天才是99%的汗水加1%的灵感，但那1%的灵感是最重要的
供应链问题从来都是「99%的数学+1%的钱」，但那1%的钱往往是最重要的。
99%的数学+1%的钱，但那1%的钱往往是最重要的。虽然现状是1%的钱才是解决问题的关键，但是99%的数学至少可以做到让1%的钱花的明白。很多人拿不到这个1%的钱，是因为99%的数学的功夫不到位了。
1%的钱找老板要，99%的数学我可以给你。
运筹学
很多供应链的问题都是可以数学建模的，有时你觉得无法建模的时候，只是你没有理解清楚问题或者你在建模工具的知识上还存在盲区。
供应链的模型建立难度也是比较大的，难点在于影响因素是多个，而影响因素并非是线性关系的。
而运筹学则提供了很多这样的模型。
线性规划：线性规划是运筹学中最基本的模型之一，用于在给定一组线性约束条件下最大化或最小化线性目标函数。它广泛应用于生产计划、资源配置等领域。
运输问题：运输问题关注如何在满足需求和供应平衡的条件下，最小化运输成本。它常用于物流和供应链管理。
动态规划：动态规划用于解决多阶段决策过程的最优化问题，常用于库存管理、项目管理等领域。
排队论：排队论研究服务系统的排队现象，适用于电话交换系统、生产线管理等场景。
存储论：存储论研究如何最优地存储和管理资源，以最小化存储成本和缺货成本。
决策论：决策论涉及在不确定条件下做出最优决策，常用于风险管理、投资决策等领域。
概率论与多元统计分析
概率论与多元统计分析是大数据应用的基础，很多时候，不同因素之间的存在的函数关系并不是肉眼能看到的，需要通过统计分析来定位影响关系。
多元线性回归模型：这是最基础的多元统计分析模型之一，用于分析多个自变量对因变量的影响。与一元线性回归不同，多元线性回归考虑多个自变量，并且可以通过回归系数来评估每个自变量对因变量的独立影响。
多重回归分析：也称为回归分析，特点是同时处理多个因变量。回归系数和常数的计算公式与通常的情况相仿，只是由于因变量不止一个，原来的每个回归系数在此都成为一个向量。因此，关于回归系数的检验要用T2统计量；对回归方程的显著性检验要用Λ统计量。
判别分析：判别分析用于构建判别函数，以确定新的未知类别的样品属于哪一类。它在医疗诊断、天气预报、图像识别等方面有广泛的应用。例如，通过构建判别函数来判断某人是否有心脏病，可以从健康的人和有心脏病的人这两个总体中分别抽取样本，对每人各测两个指标X1和X2，利用判别函数进行分类。
主成分分析：主成分分析（PCA）是一种降维技术，通过提取数据中的主要特征来简化数据集。它常用于数据预处理和特征提取，帮助去除冗余信息，揭示数据中的内在结构。
因子分析：因子分析用于探索性数据分析，通过提取公共因子来解释观测变量之间的关系。它帮助研究者理解多个变量之间的潜在结构。
聚类分析：聚类分析用于将数据分成若干个群组，使得同一群组内的数据相似度高，不同群组间的数据相似度低。它常用于市场细分和客户分组。
其中主成分分析是建立供应链需求预测模型的基础。
模糊数学
模糊数学是供应链建模或者业务场景建模的大招。模糊数学的厉害之处是将定性判断、经验性判断转化为定量函数或者数据库。
模糊聚类分析：这是一种将数据集中的元素按照相似性进行分类的方法。与传统的聚类分析不同，模糊聚类分析允许一个元素属于多个类别，每个类别对元素的隶属程度用一个隶属度来表示。
模糊模式识别：在模式识别中，模糊数学模型用于处理那些边界不清晰的问题。例如，在图像处理中，一个像素点可能同时属于多个颜色类别，每个颜色类别的隶属度不同。
模糊综合评判：这种方法用于处理多因素、多层次的决策问题。通过引入隶属度来描述各因素对决策结果的影响程度，从而得到一个综合的评价结果。
模糊决策与模糊预测：在决策和预测中，模糊数学模型可以处理那些具有不确定性和模糊性的问题。例如，在风险管理中，可以评估各种风险因素对整体风险的影响程度，从而做出更合理的决策。
模糊控制：在控制系统设计中，模糊控制利用模糊逻辑来处理不确定性和不精确的信息。通过定义一系列的模糊规则，系统可以根据输入信号的模糊程度来调整输出，从而实现更灵活的控制。
模糊信息处理：在信息处理中，模糊数学模型可以用于处理那些具有不确定性和模糊性的信息。例如，在文本分类中，一个文本可能同时属于多个主题类别，每个主题类别的隶属度不同。
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