变量类别	变量名称	数据类型	含义与说明
记录与产品标识	record_id	            文本型/数值型	本条记录的唯一标识符。
                                product_id                  文本型	                产品的唯一编码及具体名称。
                                product_name	
                                category	                     分类型  	        产品所属的品类（如Dairy, Meat, Produce）。是进行品类分析与太阳集团城8722的关键分组变量。
地理与伙伴信息	store_id, region	     文本型/分类型	销售门店的唯一编码及所属的地理区域。用于分析门店与区域层面的绩效差异。
                                supplier_id	             文本型	                供应商的唯一编码。
时间与保质期信息	transaction_date	     日期型	                记录对应的业务发生日期（如销售、盘点）。是进行时间序列分析的基础。
                                expiration_date	     日期型	                产品的理论保质截止日期。
                                shelf_life_days	     数值型（整数）	产品在标准条件下的理论保质期天数。
                days_remaining_at_purchase    数值型（整数）	在产品采购入库时，距离保质期截止的剩余天数。衡量产品“新鲜度”的起点。
                                days_until_expiry	     数值型（整数）	在当前记录日期，距离保质期截止的剩余天数。是评估当前损耗风险与制定降价策略的核心动态指标。
存储与处理条件	storage_temp	             数值型（连续）	产品在存储期间被要求的设定温度（摄氏度）。
                                temp_deviation	     数值型（连续）	实际存储温度偏离设定温度的幅度。正值代表温度过高，负值代表温度过低，是衡量存储条件稳定性的关键指标。
                         temp_abuse_events	     数值型（整数）	记录期间发生的温度超标事件次数（如冷柜故障、装卸过程暴露）。直接影响产品品质与损耗风险。
                               distribution_hours	     数值型（连续）	产品从供应商到仓库再到门店的配送总时长（小时）。较长的配送时间会挤占货架期。
                               handling_score            数值型（连续）	对产品在物流过程中处理操作规范性的评分及产品包装质量/保鲜能力的评分。分数越高，表示对产品的保护越好。
                               packaging_score	
产品固有属性	       spoilage_sensitivity     数值型/有序型	产品固有的腐坏敏感度等级（如高、中、低）。不同品类（如海鲜 vs. 饮料）对不当处理的容忍度不同。
                               quality_grade	             有序分类型	        产品入库时的初始质量等级（如A级、B级）。初始质量影响销售速度与对存储条件的耐受性。
需求与销售变量      daily_demand	             数值型（连续）	当日对该产品的需求量预测值。
                               demand_variability	     数值型（连续）	该产品历史需求的波动系数或标准差。衡量需求的不确定性，影响安全库存设置。
                               units_sold	             数值型（整数）	当日实际售出的产品单位数量。
损耗风险与结果      spoilage_risk	             数值型（连续）	基于当前条件计算的当日损耗风险预测概率。是二分类预测任务（was_spoiled）的中间连续值目标。
                               was_spoiled	             二元分类型	         该产品单位最终是否因腐坏而被废弃（1=是，0=否）。是本数据集最直接的二分类预测任务的目标变量。
                               units_wasted	             数值型（整数）	当日因腐坏而被废弃的产品单位数量。
                               waste_pct	             数值型（连续）	当日废弃数量占初始库存或销售的比例。衡量运营损耗水平。
                               waste_cost	             数值型（连续）	因废弃产品而产生的成本损失（通常为产品成本）。
定价与促销变量     base_price, cost_price 数值型（连续）	产品的标准零售价及单位采购成本。
                              is_promoted	            二元分类型	         当日该产品是否参与促销活动。
                              markdown_applied	    二元分类型	        当日是否对该产品应用了降价清仓策略。
                              discount_pct	            数值型（连续）	应用的折扣百分比。
                              selling_price	            数值型（连续）	折扣后的实际销售单价。
财务结果变量	      revenue	                    数值型（连续）	当日该产品产生的销售收入（selling_price * units_sold）。
                              profit             	            数值型（连续）	当日该产品产生的净利润（revenue - (cost_price * units_sold) - waste_cost）。
                              profit_margin_pct	    数值型（连续）	当日的销售利润率百分比。
其他辅助变量	      day_of_week                分类型/数值型	星期几、是否为周末、月份。用于捕捉销售与需求的周期性模式。
                              is_weekend,
                              month	
                              initial_quantity 	    数值型（整数）	当日开始时的初始库存量。
                              supplier_score	            数值型（连续）	基于历史表现（如交货准时性、质量）的供应商综合评分。