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为什么供应链是 2026 年数据科学家的最佳领域（以及如何学习）
在供应链工作 10 年后，我对为什么供应链可以成为希望看到自己的技能得到重视的数据科学家的绝佳游乐场的看法。为什么供应链是 2026 年数据科学家的最佳领域（以及如何学习）一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学，我的 LinkedIn 收件箱里充满了与我联系的数据科学家。
同样的问题。同样的担忧。供应链数据科学是正确的举措吗？
在供应链数据科学领域工作了 10 年（包括撰写此博客的五年）后，我对这个问题形成了强烈的看法。
供应链是数据科学家的特殊游乐场。
丰富的问题、优美的数学和切实的影响。
但我来这里并不是为了告诉你什么对你的职业生涯最有利。
在这篇文章中，我想诚实地看待令我兴奋的机遇和令我沮丧的挑战。
更重要的是，我将展示如何使用本博客中共享的教程和案例研究自己探索这个领域。
然后，您可以测试自己，看看供应链分析是否与您产生共鸣。
为什么我们需要供应链分析？
什么是供应链？
供应链通常被定义为交换物质、信息或货币资源流的多方，其最终目标是满足客户的要求。
工厂、仓库和规划团队使用系统来沟通和交换信息。
这些系统在数据库中存储大量交易数据，反映整个供应链的活动。
由于不可能跟踪整个供应链中的每批货物，这些数据仍然是监控您的运营的唯一方法。
因此，供应链分析已成为组织用来从与价值链内所有流程相关的数据中获取洞察的方法。
我们需要利用这些数据，但是为什么呢？
首先，公司需要可见性。