店铺客流预测与顾客评价分析数据集StoreVisitorPredictionandCustomerReviewAnalysisDataset-kentak0928
数据来源：互联网公开数据
标签：店铺客流预测, 顾客评价分析, 气象数据, 员工满意度, 时间序列分析, 文本挖掘, 机器学习, 零售业
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的数据，涵盖了店铺客流预测、顾客评价分析、气象数据以及员工满意度调查等方面的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集包含不同时间跨度的数据，如店铺客流预测数据可能包含多个时间段的记录，天气数据涵盖2022年至2024年，顾客评价数据可能集中在2024年。
地理范围：数据可能来源于特定地理区域，如日本横滨的天气数据，以及可能来自全球范围内的店铺客流和顾客评价数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
店铺客流数据：可能包含日期、客流量、促销活动等。
顾客评价数据：包含评价文本、评分、顾客信息等。
天气数据：包括气温、降水、风速等气象指标。
员工满意度数据：包含员工调查问卷结果。
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：数据来源于公开的Kaggle竞赛数据集、餐饮评论网站、政府气象数据等，经过了整理和清洗。
该数据集适合用于零售业、餐饮业等领域的预测分析、情感分析和市场研究。
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：适用于零售业、餐饮业等领域的学术研究，如客流预测模型构建、顾客情感分析、天气对消费行为的影响研究等。
行业应用：可以为零售企业、餐饮企业提供数据支持，特别是在客流预测、市场营销策略制定、顾客服务优化等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、库存管理、人力资源优化等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解相关领域。
此数据集特别适合用于探索店铺客流、顾客评价、天气等因素之间的关系，帮助用户实现更精准的预测、更有效的市场策略以及更优质的客户服务。
