[摘 要]供应链作为一个信息链、资金链、物流链、客户链、产品链，其包含的数据可以按照不同的主题进行划分，覆盖了产业链的各个方面，从原材料到终端产品销售等每一个关键环节，因此积累的数据也非常大。为了提高供应链数据处理效率，需要使用先进的SQL及Python技术，设计一个强大的数据仓库，能够针对供应链数据进行可视化分析、数据挖掘和知识发现，从而提高供应链管理的准确性和可靠性。

[关键词]SQL;Python技术;供应链;数据处理

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.21.186

1 引言

美国威斯康辛大学-麦迪逊分校Matt Greenberg博士以及供应链管理中心等研究认为，供应链作为全球产业化发展的重要阶段，其已经为各大跨国企业和国际组织带来了丰厚的利润和广阔的市场，但是供应链由于涉及产业化的各个方面和环节，比如原材料加工生产、产品设计和制造、产品销售和维护等，因此供应链管理积累了海量的数据，为了能够提高供应链管理时效，需要采用先进的数据处理技术，挖掘、分析和处理供应链数据，提高供应链管理的可靠性和准确性，帮助产业化发展的每一个企业做出准确的决策。[1]

Python和SQL是一种面向对象的计算机程序设计语言，其学习速度比较快，能够编写一些可视化的数据处理流程，可扩展性强，可解释性也非常强，因此可以在供应链管理中得到良好应用，以便能够实现复杂的供应链数据处理任务，提高供应链的管理成效。[2]

2 SQL及Python技术在供应链数据处理中的应用

Python是一种面向对象的、跨平台的、开源的、可移植的计算机程序语言，其可以嵌入到C程序、Java程序中，实现数据库编程和数理统计分析，还可以实现网络编程。……