快餐菜品及顾客消费预测数据集FastFoodDishesandCustomerConsumptionPrediction-okunevda
数据来源：互联网公开数据
标签：快餐, 菜品, 顾客行为分析, 消费预测, 价格分析, 机器学习, 数据挖掘, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含快餐菜品信息及顾客消费相关数据，用于分析菜品定价、顾客购买行为，并构建消费预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但从菜品名称推测可能为俄罗斯或俄语地区快餐连锁店。
数据维度：
parsing_categories.csv：包含菜品名称、菜品类别、单品名称、价格等信息；
submission.csv：包含顾客ID、购买时间差、是否购买等信息，用于预测任务；
razmetka.csv：包含顾客ID、是否购买、预测结果等信息，用于模型评估。
数据格式：主要为CSV格式，包含菜品信息、顾客消费记录及预测结果，另外包含pickle格式的特征数据和gzip压缩的训练/测试数据。数据已进行初步处理，便于直接用于建模分析。
该数据集适合用于快餐行业菜品分析、顾客消费行为分析、以及构建消费预测模型。
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：适用于餐饮行业消费者行为分析、菜品定价策略研究、以及推荐系统研究等。
行业应用：为快餐连锁店提供数据支持，尤其在优化菜品组合、精准营销、提升顾客满意度等方面具备实用性。
决策支持：支持餐饮企业的产品定价决策、市场推广策略优化，以及库存管理。
教育和培训：适合作为数据分析、机器学习、推荐系统等相关课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索顾客购买行为模式，优化菜品推荐，提升销售额，并帮助用户实现更精准的营销策略。
