供应链准时交付预测数据集SupplyChainOn-timeDeliveryPrediction-samfelker28
数据来源：互联网公开数据
标签：供应链管理, 准时交付, 订单预测, 物流分析, 时间序列, 机器学习, 预测模型, 行业应用
数据概述：
该数据集包含来自供应链管理领域的数据，记录了采购订单相关信息以及订单的准时交付情况，用于预测采购订单是否能够按时完成交付。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2014年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含运输距离等信息，推测可能涉及多个供应商和配送中心。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如订单ID、部门编号、产品编号、采购订单到期日、供应商信息、订单日期、产品分类、运输距离、订单数量偏差、提前期、产品市场、平均日需求量等。此外，还包括一个目标变量“ON_TIME_AND_COMPLETE”，指示订单是否准时交付。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括训练集（train_X.csv和train_y.csv）、测试集（public_private_X.csv）和提交示例（sample_submission.csv），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源信息未明确说明，但数据集的结构和字段设计表明其可能来自实际的供应链运营数据。
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的研究。
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：适用于供应链管理、物流优化、时间序列分析等领域的学术研究，如订单交付时间预测、提前期影响分析、供应商绩效评估等。
行业应用：可以为制造业、零售业、物流行业等提供数据支持，尤其在优化供应链效率、预测交付风险、提升客户满意度方面具有重要价值。
决策支持：支持企业在采购、生产和物流环节的决策制定，帮助企业优化库存管理、降低运营成本、提高供应链的整体效率。
教育和培训：作为供应链管理、数据分析和机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解供应链运作机制和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响订单准时交付的关键因素，构建预测模型，从而帮助企业提高供应链的可靠性和响应速度，实现供应链的优化和改进。
