惠普供应链优化销售预测数据集HPSupplyChainOptimizationSalesPrediction-connorlee1
数据来源：互联网公开数据
标签：供应链管理, 销售预测, 需求预测, 库存管理, 时间序列分析, 零售数据, 产品销售, 机器学习
数据概述：
该数据集包含惠普公司的供应链运营数据，记录了产品销售、库存、以及其他相关信息，旨在支持供应链优化和销售预测。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间信息，具体时间范围未在数据集中明确，但提供了年周信息（year_week）。
地理范围：数据未明确指出具体的地理范围，但涉及惠普公司在全球范围内的供应链运营。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如产品编号（product_number）、报告总部ID（reporterhq_id）、产品类别（prod_category）、产品规格（specs）、显示尺寸（display_size）、细分市场（segment）、销售单元（sales_units）和库存单元（inventory_units）。
数据格式：数据集提供CSV格式文件，包含testcsv和traincsv两个主要文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开可获取的供应链相关信息，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于销售预测、库存优化、需求预测等领域的分析和建模。
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：适用于供应链管理、销售预测和时间序列分析等领域的学术研究，如预测模型构建、库存策略优化等。
行业应用：可以为零售行业、电子产品行业等提供数据支持，特别是在优化库存管理、预测销售趋势、提升供应链效率等方面。
决策支持：支持企业在供应链管理和销售策略制定方面的决策，帮助企业优化资源配置和提升盈利能力。
教育和培训：作为供应链管理、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解供应链运营和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索产品销售与库存之间的关系，以及预测未来销售趋势，从而帮助用户优化供应链管理，提高运营效率。
