餐饮销售订单预测数据集FoodDeliveryOrderPrediction-sahilwaykar
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮行业, 销售预测, 订单分析, 时间序列, 商业智能, 数据挖掘, 机器学习, 销量预测
数据概述：
该数据集包含来自餐饮配送平台的数据，记录了餐厅的销售订单信息，主要用于预测未来订单量。主要特征如下：
时间跨度：数据集涵盖了数周的订单数据，具体时间范围未明确，但可以基于“week”字段进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可以推测为餐饮配送平台的服务区域。
数据维度：数据集包括id（订单唯一标识符），week（周数），center_id（餐厅中心ID），meal_id（餐品ID），checkout_price（结账价格），base_price（基础价格），emailer_for_promotion（是否邮件促销），homepage_featured（是否首页推荐），num_orders（订单数量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train (1).csv，便于数据分析和建模处理。
数据来源：数据来源于餐饮配送平台的订单记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于餐饮行业销售预测、订单量分析和数据驱动的决策支持。
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：适用于餐饮行业销售预测与优化领域的研究，如时间序列分析、促销活动效果评估、菜品销量预测等。
行业应用：可以为餐饮企业提供数据支持，特别是在库存管理、人员排班、营销策略优化等方面。
决策支持：支持餐饮企业进行销售预测和运营决策，优化资源配置，提高盈利能力。
教育和培训：作为商业数据分析、销售预测模型、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解餐饮行业数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响订单量的因素，并构建预测模型，从而帮助企业优化运营，提升市场竞争力。
