餐饮销售预测与菜品信息数据集FoodSalesPredictionandMealInformationDataset-dbmohit
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 销售预测, 菜品信息, 市场分析, 订单量预测, 机器学习, 数据建模, 菜品分类
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的数据，记录了菜品信息、配送中心信息以及销售数据，旨在用于销售额预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从“week”字段推测可能包含一段时间内的销售数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从“city_code”、“region_code”等字段推测可能涵盖特定区域的餐饮销售数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要包括：
meal_info.csv：菜品信息，包括meal_id（菜品ID），category（菜品类别），cuisine（菜品口味）。
test.csv：测试数据集，包含id, week, center_id, meal_id, checkout_price, base_price, emailer_for_promotion, homepage_featured等字段。
fulfilment_center_info.csv：配送中心信息，包括center_id（配送中心ID），city_code（城市代码），region_code（地区代码），center_type（配送中心类型），op_area（运营面积）。
train.csv：训练数据集，包含id, week, center_id, meal_id, checkout_price, base_price, emailer_for_promotion, homepage_featured, num_orders（订单数量）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和结构化处理。
该数据集适合用于餐饮销售预测、菜品推荐、市场营销策略分析等领域。
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：适用于餐饮销售预测、消费者行为分析、菜品偏好研究等学术研究。
行业应用：可以为餐饮企业提供数据支持，尤其是在销售额预测、库存管理、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持餐饮行业的决策制定，例如菜品定价策略、促销活动规划、配送中心选址等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解餐饮行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索菜品信息、价格、促销活动与订单量之间的关系，帮助用户实现销售额预测、优化运营策略等目标。
