产品需求预测历史数据分析数据集ProductDemandForecastingHistoricalData-prem134
数据来源：互联网公开数据
标签：需求预测, 供应链管理, 时间序列分析, 产品销售, 仓库管理, 销售预测, 产品分类, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自特定来源的关于产品需求的历史数据，记录了不同产品在不同仓库中的订单需求量。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围，数据中包含日期信息，可以用于时间序列分析。
地理范围： 数据涵盖了不同的仓库，表明了产品销售的地域分布。
数据维度： 数据集包括以下关键字段：
Product_Code: 产品代码，用于标识不同的产品。
Warehouse: 仓库代码，用于标识产品所在的仓库。
Product_Category: 产品类别，用于对产品进行分类。
Date: 订单日期，记录了订单发生的时间。
Order_Demand: 订单需求量，表示特定产品在特定日期的订单数量。
数据格式： 数据以CSV格式提供，文件名为Historical Product Demand.csv，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于需求预测、供应链优化和销售预测等领域的研究与应用。
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： 适用于时间序列分析、需求预测模型构建、以及供应链管理方面的学术研究，如预测模型比较、影响因素分析等。
行业应用： 可以为零售、制造和物流行业提供数据支持，尤其在优化库存管理、预测销售趋势、提升供应链效率等方面。
决策支持： 支持企业进行销售预测、库存管理决策，以及制定更有效的市场策略。
教育和培训： 作为时间序列分析、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解需求预测和供应链管理的实践应用。
此数据集特别适合用于探索产品需求随时间变化的规律，并构建预测模型，以优化库存管理和提升销售业绩。
