服装制造生产效率数据集ApparelManufacturingProductionEfficiency-omchoksi04
数据来源：互联网公开数据
标签：生产效率, 服装制造, 工业大数据, 时间序列分析, 机器学习, 生产管理, 效率优化, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自服装制造工厂的生产数据，记录了生产团队的工作表现和效率指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含月份信息，可用于分析不同时间段的生产情况。
地理范围：数据未明确标注地理位置，可推断为某个或多个服装制造工厂的生产数据。
数据维度：数据集包含多项指标，如团队（team）、目标生产力（targeted_productivity）、标准工时（smv）、在制品（wip）、加班时间（over_time）、激励（incentive）、闲置时间（idle_time）、闲置工人数量（idle_men）、款式变更次数（no_of_style_change）、工人数量（no_of_workers）、月份（month）、季度（quarter）、部门（department）、星期几（day）以及实际生产力（actual_productivity）。
数据格式：CSV格式，提供了训练集（train_dataset.csv）、测试集（test_dataset.csv）和员工数据（employee_data.csv）。
来源信息：数据来源于公开的服装制造生产数据库，经过了整理和清洗。
该数据集适合用于生产效率分析、预测建模、资源优化等研究。
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：适用于工业工程、生产管理等领域的研究，例如生产效率影响因素分析、生产计划优化、异常生产情况检测等。
行业应用：可以为服装制造企业提供数据支持，尤其是在生产计划制定、生产效率提升、成本控制等方面。
决策支持：支持生产管理人员进行决策，优化生产流程，提高生产效率和盈利能力。
教育和培训：作为工业大数据、生产管理等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员深入理解生产过程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响服装制造生产效率的关键因素，并建立预测模型，从而实现生产流程的优化和效率的提升。
