需求预测数据集DemandForecastingDataset-muharremg
数据来源：互联网公开数据
标签：需求预测，时间序列，数据集，零售业，供应链管理，机器学习，市场分析，预测分析
数据概述： 该数据集包含来自多个行业的历史需求数据，旨在用于需求预测模型构建和分析。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围： 数据涵盖了多个国家和地区的不同市场。
数据维度： 数据集包括每日或每周的需求量，产品类别，价格，促销活动，季节因素等变量。
数据格式： 数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的行业报告，市场调查和供应链管理数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于需求预测，时间序列分析，市场分析和机器学习等领域的研究和应用。
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： 适用于需求预测，市场趋势分析，价格弹性研究等学术研究，如预测不同产品的需求变化，分析促销活动对需求的影响等。
行业应用： 可以为零售业，制造业，供应链管理等行业提供数据支持，特别是在库存管理，生产计划，销售预测等方面。
决策支持： 支持企业在生产，采购，销售等方面的决策制定和优化。
教育和培训： 作为数据科学，商业分析，供应链管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解需求预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响需求的各种因素，帮助用户实现准确的需求预测，优化库存管理和提高供应链效率。
