中兴装备配件需求预测数据集ZhongxingEquipmentPartsDemandPrediction-lynnkong
数据来源：互联网公开数据
标签：装备制造, 配件需求, 时间序列分析, 预测模型, 工业物联网, 数据挖掘, 机器学习, 物料管理
数据概述：
该数据集包含来自中兴装备的配件需求相关数据，记录了不同物料在特定时间段内的使用情况和需求量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2019年到2020年的时间范围。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可推断为中兴装备的生产或运营相关数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如物料ID（matrl_id），工作时长（work_time），工作数量（work_nums），类型（type），以及以周为单位的时间信息（week，month）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为train_iot_info.csv, cs_test.csv, train_host_info.csv, train_matrl_id_info.csv等，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于中兴装备配件需求预测项目，已进行初步的数据整理和标准化。
该数据集适合用于需求预测、物料管理、生产计划优化等相关领域的研究和应用。
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：适用于工业物联网（IIoT）和时间序列分析领域的学术研究，如预测模型构建、需求趋势分析等。
行业应用：可以为装备制造行业提供数据支持，特别是在物料需求预测、库存优化、生产计划制定等方面。
决策支持：支持企业制定更加精准的物料采购和生产计划，优化资源配置，降低运营成本。
教育和培训：作为相关领域课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解需求预测和物料管理。
此数据集特别适合用于探索物料需求的时间变化规律，构建预测模型，从而实现对未来需求的精准预测，优化资源配置，提高生产效率。
