工作场所库存预测数据集WorkplaceInventoryPredictionDataset-jonathangrice
数据来源：互联网公开数据
标签：库存预测，数据集，时间序列，机器学习，工作场所管理，供应链分析，企业资源规划，商业智能
数据概述： 该数据集主要用于记录工作场所的库存情况和历史销售数据，适用于库存预测和管理任务。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围： 数据覆盖了多个工作场所，具体包括不同城市的办公区域和工业区。
数据维度： 数据集包括每日库存数据，涵盖日期，工作场所编号，商品类别，单品库存量，销售量，补货量，需求预测等变量。还包括库存预测所需的历史库存数据和市场需求因素。
数据格式： 数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息： 数据来源于工作场所的库存管理系统，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于工作场所的库存预测，供应链管理，企业资源规划等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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： 适用于库存管理，需求预测，供应链优化等研究，如库存波动的原因分析，市场需求预测等。
行业应用： 可以为工作场所提供数据支持，特别是在库存预测，需求管理，补货策略制定方面。
决策支持： 支持工作场所的库存预测和策略优化，帮助管理者制定科学的库存管理策略。
教育和培训： 作为供应链管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索工作场所库存预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的库存预测，优化库存管理和需求预测，提高运营效率和成本效益。
