FreshRetailNet-50K

מה זה

המאגר כולל סדרות זמן של 90 יום ברמת שעה עבור 50,000 שילובים של חנויות ומוצרים טריים. הנתונים נאספו מ־898 סניפים הפרוסים ב־18 ערים גדולות, ומכסים 865 פריטים מתכלים. הייחוד כאן הוא שילוב של כ־20% נתוני חוסר במלאי שהתרחשו באופן טבעי, עם סימון מדויק של שעות החסר בין 6:00 ל־22:00 לצד סטטוס מלאי שעתי.

המבנה מחולק לשני קבצי Parquet ראשיים: סט אימון עם 4.5 מיליון שורות יומיות וסט הערכה עם 350 אלף שורות. כל רשומה כוללת מזהים מקודדים של היררכיית החנויות והקטגוריות, היקפי מכירה שעתיים ומצטברים שעברו נרמול גלובלי, הנחות, חגים, ומשתני מזג אוויר כמו משקעים, טמפרטורה, לחות ועוצמת רוח.

מתאים ל

• חיזוי ביקושים עם חוסרים

  אימון מודלים שמשחזרים את הביקוש האמיתי כשיש שעות שבהן המדף היה ריק והמכירות נעצרו.

• אופטימיזציית מלאי מתכלה

  בדיקת אלגוריתמים להזמנת סחורה טרייה לפי השפעות מזג אוויר והנחות יומיות.

• הערכת מודלי סדרות זמן

  בנצ'מרק למודלים מתקדמים על סדרות זמן היררכיות שמכילות רמות שונות של קטגוריות וחנויות.

איפה זה נופל

כל המזהים של החנויות, הערים והמוצרים עברו קידוד מספרי מלא, כך שאי אפשר לדעת מה המוצר עצמו או באיזו עיר מדובר. אין כאן שמות בעברית, באנגלית או בכל שפה אחרת, אלא רק מספרים. בנוסף, נתוני המכירות עברו נרמול גלובלי והוכפלו במקדם מסוים כדי להגן על המידע העסקי, כך שלא תוכלו לחשב פדיון אמיתי או עלויות ישירות מהקובץ.

איך טוענים

טוענים את המאגר ישירות דרך ספריית datasets באמצעות הנתיב Dingdong-Inc/FreshRetailNet-50K. המידע שמור בקבצי Parquet פתוחים ואין צורך באישור גישה מקדים כדי להוריד. הנתונים מחולקים מראש ל־train ול־eval. שימו לב שהשדות של מכירות שעתיות וסטטוס מלאי מגיעים כמערכים של ערכים לכל יום, והמכירות עצמן מוכפלות במקדם קבוע ולא מציגות כמויות גולמיות.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Dingdong-Inc/FreshRetailNet-50K")

הרישיון

הרישיון הוא Creative Commons Attribution 4.0 International. מותר להשתמש בנתונים למטרות מסחריות ומחקריות, לשנות אותם ולשלב אותם במערכות אחרות. התנאי היחיד הוא מתן קרדיט ברור ליוצרים המקוריים, Dingdong-Inc. אין דרישה לשתף את המודלים שתאמנו תחת אותו הרישיון.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• חובת ייחוס

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗