任务完成时间分析数据集TaskCompletionTimeAnalysis-ricortiz
数据来源：互联网公开数据
标签：任务管理, 时间序列分析, 项目管理, 效率评估, 区域分析, 数据可视化, 流程优化, 绩效评估
数据概述：
该数据集包含来自任务管理系统的数据，记录了任务的生命周期信息，包括创建时间、截止时间、完成时间以及相关区域信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据“CREATION_DATE”、“DUE_DATE”和“COMPLETION_DATE”字段推断，数据记录了任务的创建、截止和完成时间。
地理范围：数据包含任务所属的区域信息，如“Zurich”、“Mittelland”等，表明数据涵盖了特定地理区域。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
datasampleTASK_ID：任务唯一标识符。
datasampleCREATION_DATE：任务创建日期。
datasampleDUE_DATE：任务截止日期。
datasampleCOMPLETION_DATE：任务完成日期。
datasampleREGION：任务所属区域。
datasampleDUE_DAYS：任务截止天数。
datasampleOVERDUE_IND：任务是否逾期（0表示未逾期）。
datasampleDONE_DAYS：任务完成耗时天数。
数据格式：CSV格式，文件名为Datasetcsv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于任务管理系统，已进行结构化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、项目管理效率评估和区域性差异分析。
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：适用于项目管理、时间管理、效率分析等领域的研究，例如任务完成时间预测、区域绩效对比分析等。
行业应用：可以为项目管理软件、企业管理系统提供数据支持，用于优化任务分配、提高工作效率、改进资源配置。
决策支持：支持管理层进行决策，如评估团队绩效、优化工作流程、调整项目计划等。
教育和培训：作为项目管理、数据分析等课程的案例，帮助学生和研究人员理解任务管理流程，学习数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索任务完成时间的影响因素，分析不同区域的任务完成效率差异，帮助用户优化工作流程，提升项目管理水平。
