餐饮需求预测与分析数据集FoodDemandForecastingandAnalysisDataset-rahulnori
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 需求预测, 销售预测, 市场分析, 供应链管理, 机器学习, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的数据，记录了不同餐饮中心和餐品的销售情况，以及影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了多个周的数据记录，具体时间范围未在数据集中明确标注，但提供了周（week）维度的时间信息。
地理范围：数据来源于特定地区的餐饮中心，具体地理位置信息通过“center_id”和“city_code”进行编码，未明确指出具体国家或城市。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，主要数据项包括：销售订单ID、周、餐饮中心ID、餐品ID、结账价格、基础价格、促销邮件推广、首页推荐、订单数量、餐品类别、菜品种类、配送中心信息（包括城市代码、区域代码、中心类型、运营区域）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个独立文件，便于数据处理和分析。数据已进行结构化处理，可以直接用于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于餐饮需求预测、销售分析、市场营销策略优化等。
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、顾客行为分析、定价策略研究等方面的学术研究，如时间序列分析、回归分析、机器学习建模等。
行业应用：可以为餐饮企业、食品配送平台、餐饮供应链管理公司等提供数据支持，尤其是在优化库存管理、预测需求、提升利润等方面。
决策支持：支持餐饮企业进行菜单优化、促销活动策划、配送中心选址、定价策略制定等决策。
教育和培训：作为商业分析、数据科学、供应链管理等课程的实训素材，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餐饮需求的影响因素，构建预测模型，帮助用户优化资源配置，提升运营效率。
