商品库存预测测试数据集ProductInventoryPredictionTestDataset-pabloprieri
数据来源：互联网公开数据
标签：库存管理, 供应链, 预测分析, 零售, 时间序列, 机器学习, 数据建模, 库存优化
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品库存预测测试数据，记录了商品的唯一标识符（sku）和目标库存量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，一般作为静态库存快照数据使用，用于模型测试。
地理范围：未明确标注地理范围，但数据来源于零售行业，可应用于不同地区的库存预测模型测试。
数据维度：包括"sku"（商品唯一标识符）和"target_stock"（目标库存量）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test_data.csv，方便数据分析和模型训练。包含商品唯一标识符和对应的目标库存量，适用于库存预测模型的测试。
来源信息：数据集来源于零售行业公开数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于库存预测模型、供应链管理优化、以及零售行业数据分析相关的研究。
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：适用于供应链管理、库存优化、时间序列预测等领域的学术研究，如库存预测模型性能评估、不同预测算法的比较等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其适用于库存管理、补货决策、以及供应链效率提升。
决策支持：支持零售企业进行库存管理策略的制定和优化，提高库存周转率，降低运营成本。
教育和培训：作为库存管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解实际业务场景。
此数据集特别适合用于测试和评估库存预测模型的准确性，帮助用户优化库存管理策略，提高供应链效率。
