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需求预测是每个不断发展的在线业务的关键组成部分。如果没有适当的需求预测流程,几乎不可能在任何给定时间拥有适量的库存。食品配送服务必须处理大量易腐烂的原材料,这对于这样的公司来说准确预测每日和每周的需求变得更加重要。 这就是提出这个数据集的原因! 内容 根据以下信息,任务是预测未来 10 周对膳食组合的需求,其中: 产品中心组合的需求历史数据(周:1 至 145) 产品(餐食)特征,例如类别、子类别、当前价格和折扣 运营中心的信息,如中心区域、城市信息等。

需求预测是每个不断发展的在线业务的关键组成部分。如果没有适当的需求预测流程,几乎不可能在任何给定时间拥有适量的库存。食品配送服务必须处理大量易腐烂的原材料,这对于这样的公司来说准确预测每日和每周的需求变得更加重要。
这就是提出这个数据集的原因!
内容
根据以下信息,任务是预测未来 10 周对膳食组合的需求,其中:
产品中心组合的需求历史数据(周:1 至 145)
产品(餐食)特征,例如类别、子类别、当前价格和折扣
运营中心的信息,如中心区域、城市信息等。