库存缺货预测数据集BackorderPredictionDataset-gauravsbisht
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，库存管理，数据集，预测模型，机器学习，供应链，销售分析，商业智能
数据概述： 该数据集主要记录了零售和制造业中的库存缺货预测数据，适用于库存管理，需求预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2016年。
地理范围：数据覆盖了多个零售和制造企业，具体包括不同行业和市场的库存情况。
数据维度：数据集包括每日库存数据，涵盖日期，产品编号，产品类别，库存水平，销售量，需求预测，供应商信息，运输时间等变量。还包括影响库存水平的其他因素，如季节性，促销活动，市场趋势等。
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：数据来源于多个零售和制造企业的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售和制造业的库存管理，需求预测，供应链优化等领域的应用，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，需求预测，供应链优化等研究，如库存波动的原因分析，缺货风险预测等。
行业应用：可以为零售和制造企业提供数据支持，特别是在库存管理，需求预测和供应链优化方面。
决策支持：支持零售和制造企业的库存管理和策略优化，帮助企业制定科学的进货，定价和促销决策。
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，需求预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索库存缺货的规律与趋势，帮助用户实现准确的库存预测，优化库存管理和供应链策略，降低缺货风险，提高运营效率。
