库存缺货数据分析数据集Out-of-StockDataset-fameholy
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，库存管理，数据集，缺货分析，时间序列，机器学习，供应链，商业智能
数据概述： 该数据集记录了零售行业中的库存缺货情况，适用于库存管理，供应链优化等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，包括不同城市和地区的多个商圈。
数据维度：数据集包括每日库存数据，涵盖日期，商店编号，商品类别，单品库存量，缺货状态，补货时间等变量。还包括影响库存的因素，如销售数据，促销活动，物流信息等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于零售行业的公开报告和供应链数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的库存管理，供应链优化，商业分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于库存管理，供应链优化，缺货原因分析等研究，如缺货频率的原因分析，供应链效率提升等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存优化，补货策略制定和供应链管理方面。
决策支持：支持零售商店的库存管理和供应链优化，帮助商家制定科学的补货，物流和库存管理决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学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库存管理，供应链优化及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索零售行业库存缺货的规律与趋势，帮助用户实现准确的库存预测，优化补货策略和供应链管理，减少缺货损失，提升运营效率和客户满意度。
