餐厅外卖订单数据集RestaurantDeliveryData-ratankumarjha
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮业，外卖订单，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，商业智能，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自多家餐厅的外卖订单数据，记录了餐厅外卖业务的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的餐厅，主要集中在一二线城市的餐饮市场。
数据维度：数据集包括订单编号，餐厅名称，订单时间，订单金额，菜品类别，配送地址，配送时间，顾客评价等变量。还包括外卖平台的促销活动，天气情况等外部因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多家餐厅的外卖平台公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于餐饮行业的外卖业务分析，销售预测，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在时间序列预测，顾客行为分析等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于外卖订单行为分析，顾客偏好研究，促销效果评估等学术研究，如订单时间规律分析，菜品热度研究等。
行业应用：可以为餐饮企业提供数据支持，特别是在外卖业务优化，配送效率提升和顾客满意度改进方面。
决策支持：支持餐厅的外卖业务决策和策略优化，帮助商家制定科学的定价，促销和配送策略。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析，顾客行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索外卖订单的规律与趋势，帮助用户实现准确的外卖需求预测，优化配送路线和顾客体验，提升外卖业务的效率和盈利能力。
