零售商店库存管理数据集StoreInventoryManagementDataset-karanp
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，库存管理，数据集，商业智能，供应链，时间序列，销售分析，数据建模
数据概述： 该数据集包含来自零售商店的库存管理数据，记录了商品库存，销售和补货的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的连锁零售商店，包括一线城市和经济发达地区的零售点。
数据维度：数据集包括商品类别，库存数量，进货日期，销售记录，库存周转率，滞销商品标识，促销活动信息等变量。还包含销售预测所需的历史销售数据和库存数据。
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：数据来源于零售连锁企业的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的库存管理，供应链优化，销售预测等领域的研究和应用，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：适用于库存优化，供应链管理，滞销商品分析等研究，如库存周转率提升策略，补货频率优化等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理，供应链优化和销售预测方面。
决策支持：支持零售商店的库存管理和补货策略优化，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及供应链管理课程的辅助材料，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零售行业库存管理的规律与趋势，帮助用户实现库存优化，减少滞销商品，提高库存周转率，优化供应链管理，提升零售业务的盈利能力和运营效率。
