产品订单延迟预测数据集Back-ordersPredictionDataset-girishvutukuri
数据来源：互联网公开数据
标签：供应链管理，订单延迟，数据集，预测分析，机器学习，库存管理，制造业，商业智能
数据概述：
该数据集包含来自公开的供应链数据，记录了产品订单的延迟情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但包含了订单从下单到交付的全过程信息。
地理范围：数据覆盖了多个地区和国家，反映了全球供应链的复杂性。
数据维度：数据集包括产品信息，库存水平，价格，订单状态，交货时间，供应商信息等多个变量。核心数据项包括产品是否延迟交付（backorder），库存可用量，产品需求量，产品价格等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的供应链管理数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于供应链管理，预测分析和机器学习等领域，特别是在预测产品订单延迟，优化库存管理等方面具有重要应用价值。
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：适用于供应链风险管理，订单延迟预测，库存优化等研究，如分析导致订单延迟的关键因素，预测未来订单的交付时间等。
行业应用：可以为制造业，零售业等行业提供数据支持，特别是在供应链风险控制，库存管理和生产计划方面。
决策支持：支持企业优化供应链管理策略，减少订单延迟，提高客户满意度。
教育和培训：作为供应链管理，数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解供应链管理和预测分析技术。
此数据集特别适合用于探索订单延迟的影响因素与预测方法，帮助用户实现准确的订单交付时间预测，优化库存管理和提高供应链效率，为企业决策提供数据支持。
