库存缺货预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：库存管理,需求预测,缺货分析,神经网络,时间序列,供应链优化,商业决策
数据概述：
本数据集用于预测库存缺货情况，包含多个产品的历史销售和库存数据。数据集共包含23个字段，其中22个为特征字段，1个为目标字段（是否缺货）。数据覆盖了目标预测周之前的若干周历史数据，旨在通过分析历史模式识别可能导致缺货的产品。数据集设计用于支持库存管理中的需求预测和缺货风险分析。
数据用途概述：
该数据集适用于库存管理、需求预测和供应链优化等场景。企业可以利用此数据集训练神经网络模型，预测未来某周内产品是否可能出现缺货情况，从而提前调整库存策略，优化供应链管理。具体应用场景包括：
1. 库存补货优化：通过预测缺货风险，企业可以更精准地安排补货计划，减少缺货导致的客户满意度下降和收入损失。
2. 供应链优化：帮助企业识别可能导致缺货的关键产品，优化供应链资源配置，避免过度库存或库存不足。
3. 需求分析：通过分析历史数据中的需求模式，企业可以更好地理解市场需求波动，为产品规划和生产决策提供支持。
4. 神经网络模型训练：数据集中的丰富特征为构建和训练神经网络模型提供了基础，帮助企业实现自动化缺货预测。
5. 商业决策支持：为管理层提供数据驱动的决策依据，辅助制定库存策略和销售计划。
此数据集的价值在于其对库存管理中关键问题的针对性，能够帮助企业降低缺货风险，提高运营效率，同时减少库存成本，最终提升客户满意度和企业竞争力。
