仓库货物配送量预测数据集WarehouseGoodsDispatchPredictionDataset-abhishekhere
数据来源：互联网公开数据
标签：仓库管理, 物流分析, 货物配送, 时间序列预测, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 供应链管理
数据概述：
该数据集包含来自仓库运营的数据，记录了不同仓库的货物配送相关信息，旨在用于预测未来货物的配送数量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2021年，具体时间段未明确说明。
地理范围：数据涵盖了多个仓库，提供了仓库的经纬度信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如：ID（货物批次编号）、date（日期）、warehouse_ID（仓库编号）、Latitude（纬度）、Longitude（经度）、Product_Type（产品类型）、year（年份）、month（月份）、is_weekend（是否周末）、is_warehouse_closed（仓库是否关闭）、以及train.csv中的daily_dispatch_count（每日配送量）和weekly_dispatch_count（每周配送量）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的仓库运营数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于预测仓库货物配送量，以及研究影响配送量的因素。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于物流管理、供应链优化等领域的学术研究，例如配送量预测模型、影响因素分析等。
行业应用：可以为仓储管理、物流公司提供数据支持，尤其在预测货物吞吐量、优化库存管理、提高运营效率等方面。
决策支持：支持物流企业进行资源规划、运输路线优化、人员调度等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列预测等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解仓库运营管理。
此数据集特别适合用于探索货物配送量与时间、仓库位置、产品类型等因素之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化仓库运营效率。
