餐厅营收预测数据集RestaurantRevenuePrediction-salmakouhou
数据来源：互联网公开数据
标签：餐厅营收, 商业分析, 时间序列预测, 餐饮业, 市场营销, 城市特征, 机器学习, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自土耳其餐厅的运营数据，记录了餐厅的开业信息、城市特征以及营收情况，用于预测餐厅的营收表现。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了餐厅的开业时间，可用于分析不同时间段的营收变化。
地理范围：数据主要集中在土耳其的不同城市。
数据维度：包括餐厅的ID、开业日期、城市、城市分组、餐厅类型（FC, IL, DT, MB）、P1-P37等多种特征，其中P1-P37代表餐厅的各种属性，如人口统计数据、竞争程度等。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于商业分析、时间序列预测和回归分析等研究。
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：适用于餐饮业、商业分析、市场营销等领域的研究，如餐厅选址策略、营收预测模型、城市特征对营收的影响等。
行业应用：可以为餐饮企业提供数据支持，特别是在新店选址、营收预测、市场策略制定等方面。
决策支持：支持餐饮企业进行战略规划和运营优化，例如根据城市特征调整营销策略。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等相关课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解餐厅营收影响因素。
此数据集特别适合用于探索餐厅营收的影响因素，并建立预测模型，帮助用户优化决策，提升经营效益。
