餐饮外卖需求预测数据集FoodDemandForecasting-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 外卖, 需求预测, 销售预测, 市场分析, 商业智能, 机器学习, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自餐饮外卖平台的数据，记录了不同中心和餐品的需求量、价格、促销等信息，用于预测未来的外卖需求。主要特征如下：
时间跨度：数据包含多个时间点的数据，具体时间范围未明确，但包含“week”（周）字段，表明数据具有时间序列特性。
地理范围：数据未明确具体地理范围，但包含“center_id”（配送中心ID）字段，表明数据与特定配送中心相关。
数据维度：数据集包括“id”（订单ID）、“week”（周）、“center_id”（配送中心ID）、“meal_id”（餐品ID）、“checkout_price”（结算价格）、“base_price”（基础价格）、“emailer_for_promotion”（是否邮件促销）、“homepage_featured”（是否首页推荐）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，例如“train.csv”、“test.csv”、“sample_submission.csv”、“meal_info.csv”、“fulfilment_center_info.csv”等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于餐饮外卖平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于餐饮需求预测、销售预测、市场分析等领域，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于餐饮需求预测、销售预测、市场分析等学术研究，如时间序列预测、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为餐饮外卖行业提供数据支持，特别是在优化库存管理、提升营销效率、制定定价策略等方面。
决策支持：支持餐饮企业的决策制定，如预测未来需求、优化供应链管理、评估促销活动效果等。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解餐饮需求预测相关知识。
此数据集特别适合用于探索外卖需求的影响因素和预测模型，帮助用户实现优化库存管理、提升销售额等目标。
