全球电子商务供应链商品预测数据集-2011至2021年-mylife97
数据来源：互联网公开数据
标签：供应链,商品预测,大数据,人工智能,电子商务,物流,销售预测,数据分析,预测模型
数据概述：
本数据集来源于中国CCF BDCI竞赛，由名为“Jolly Chic”的中国公司提供。数据集旨在通过大数据分析和算法技术，准确预测全球电子商务市场的长期商品销售情况，优化供应链管理，提升物流服务体验。数据集涵盖了2011年至2021年间，公司在全球多个市场（包括但不限于亚洲、欧洲、北美等地）的仓库商品准备、采购、运输、海关检验等业务环节的数据。数据内容包括但不限于商品ID、仓库位置、订单量、出货量、交货时间等关键指标，为全球供应链解决方案提供了数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于供应链管理优化、商品销售预测模型构建、物流服务改进、大数据分析和机器学习算法研究等多种应用场景。研究人员可以利用该数据集进行销售趋势分析，优化库存管理策略；供应链管理者可基于数据预测进行资源合理分配，提高运营效率；同时该数据集也适合用于教育和培训场景，帮助学习者掌握供应链管理的核心知识和技能。
数据集内容：
数据集包含以下关键字段：
- 商品ID：唯一标识每种商品的编号
- 仓库位置：商品存储的仓库位置信息
- 订单量：一定时间内的订单数量
- 出货量：一定时间内的出库商品数量
- 交货时间：商品从仓库发出到送达用户的时间
- 其他相关信息：包括采购成本、运输成本、库存量等
数据获取说明：
数据集来源于Jolly Chic公司提供的原始业务数据，并经过清洗、整理和标注等预处理步骤，确保数据的质量和可用性。数据的时间范围为2011年至2021年，覆盖了全球多个市场的供应链业务环节。
致谢：
感谢Jolly Chic公司提供宝贵的数据资源，使得我们能够进行深入的供应链分析和研究。同时，感谢所有参与CCF BDCI竞赛的选手和评委，是他们的热情和努力推动了本项目的顺利进行。
灵感来源：
我们希望利用该数据集解决以下问题：
- 如何利用大数据和机器学习技术，提高电子商务供应链的预测准确性？
- 通过销售预测，如何优化库存管理策略，降低运营成本？
- 在全球化的背景下，如何构建适用于不同市场的供应链解决方案？
注意事项：
本数据集目前仅包含训练数据，未提供测试数据，如果因此影响到使用效果，请及时反馈。同时，如果本数据集的公开使用侵犯了Kaggle的相关规定，请告知我们，我们将采取相应措施进行整改。感谢您的理解和合作！
