历史产品需求量预测数据集-sydjaffy

历史产品需求量预测数据集-sydjaffy 数据来源：互联网公开数据 标签：产品需求,历史数据,时间序列,预测,零售,供应链管理 数据概述： 本数据集包含了历史产品需求量信息，主要来源于Charles Gaydon。数据集包含5个关键变量：产品代码（Product_code）、仓库（Warehouse）、产品类别（Product_Category）、日期（Date）和订单需求量（Order_demand）。该数据集记录了不同产品在不同仓库和不同时间的需求量，为预测分析提供了基础。 数据用途概述： 该数据集可用于产品需求预测、库存管理优化、供应链效率提升等多种场景。研究人员可以利用该数据构建时间序列预测模型，预测未来产品的需求量，从而帮助企业优化库存水平，减少库存积压和缺货风险。此外，该数据也可用于分析不同产品类别和仓库的需求差异，为市场营销和销售策略提供参考。