基于加油站数据集的成本优化与库存管理策略分析及推荐系统

内容概要：本文档为学生团队提供了一个有关城市所有加油站的真实世界数据集项目任务指导，数据涵盖了超过一年的时间跨度内的加油站点位置信息（Location）、油箱容量以及燃料等级(Tanks)，燃料购买记录(Invoices)和油位时间序列(Fuel_Level_Part)。文档旨在引导学生们进行预处理操作——如清洗脏乱数据并将其融合；接着对现有库存管理模式的效果进行全面评估，即可视化各个罐体存油波动、识别库存管理优良或风险较高的站；并且基于成本效益来衡量当前订购行为带来的经济效应。此外，在掌握业务痛点基础上进一步提出改进建议以降低成本、保持适宜水平并避免短缺。这些建议不仅包括优化单次购进量及其频率、探讨加装储罐可行性的问题，还包括确定每周最佳补货时机。同时要求最终提交Python笔记本作为解决方案载体，以验证各环节是否符合评价指标标准：从高效地处理到严谨的论证逻辑。 适合人群：计算机科学相关专业的大专及以上在校生、数据分析爱好者及从业者。 使用场景及目标：适用于希望提升实际案例动手能力的学习型团队或者从事零售能源供应链管理工作的专业人士。通过对该资料的研究，可以锻炼学员们在现实生产环境下运用所学统计分析技能解决具体问题的能力，特别是关于如何制定合理的采购决策从而节省开销。 阅读建议：在阅读时应该重视对数据预处理步骤的理解，因为它是后续深入挖掘的重要基础；另外要注意作者提出的几个重要商业疑问之间的逻辑联系；最后关注结论得出过程中采用的方法论，以便于更好地掌握此类课题研究方法。