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高周转率商品结构化分析数据集
数据采集来源于管材管件企业的库存管理系统与销售系统，涵盖商品基础信息、出入库核心数据、库存状态数据及交易时间数据，确保数据覆盖商品全生命周期关键字段；数据加工环节先进行数据清洗（处理缺失值、异常交易，保障核心指标完整性），再通过“库存周转率 = 总发出数量 / 平均结存数量”算法计算单品周转率，随后按 “商品大类汇总 - 明细拆分 - 高周转商品筛选（按周转率降序取 Top 或设定阈值）” 的逻辑
贵州省数据知识产权登记平台2026-01-07 更新230
Supplementary Material to "EDAS-Sort with central profiles: Novel sorting method applied to multi-criteria inventory classification in make-to-order manufacturing"
Classifying inventory items in make-to-order (MTO) manufacturing environments finds increasing importance beyond traditional ABC classifications, primarily focusing on costs or consumption, where high
DataCite Commons2025-06-26 更新120
黄芩中医药品季度使用量预测模型数据
通过分析桐乡市医疗机构季度黄芩中药材使用量，可以预测下个季度黄芩中药材的使用量，从而合理安排库存，避免库存积压或短缺。这有助于减少药品过期浪费，通过对医疗机构每季度中药材使用量的分析，可以了解不同地区、不同医疗机构之间中药材使用情况的差异。这有助于政府和相关部门在制定医疗资源配置政策时更加科学合理，促进医疗资源的合理配置和有效利用。 1. 数据采集：收集医疗机构的黄芩中药材的季度库存和使用数据，包
浙江省数据知识产权登记平台2024-10-11 更新180
Demand Estimation Under Incomplete Product Availability
Incomplete product availability is an important feature of many markets; ignoring changes in availability may bias demand estimates. We study a new dataset from a wireless inventory system installed o
NBER2008-09-01 更新100
