日本餐厅客流量预测数据集JapaneseRestaurantVisitorVolumePrediction-gopisaran
数据来源：互联网公开数据
标签：客流量预测, 餐饮业, 时间序列分析, 机器学习, 餐厅数据, 季节性分析, 空间数据, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自日本餐厅的客流量数据，用于预测餐厅的每日客流量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含日期信息（visit_date），可推断为一定时间段内的客流记录。
地理范围：数据覆盖日本地区的餐厅，包含餐厅的地理位置信息（经纬度）。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
餐厅相关信息：air_store_id (餐厅ID), hpg_store_id (另一餐厅ID，可能为关联信息), air_genre_ (餐厅菜系), air_area_ (餐厅区域), air_latitude, air_longitude, hpg_genre_, hpg_area_, hpg_latitude, hpg_longitude
客流量相关信息：visitors (客流量), min_visitor_by_day_of_week, max_visitor_by_day_of_week, median_visitor_by_day_of_week, avg_visitor_by_day_of_week, count_visitor_by_day_of_week, min_visitor_by_month_of_year, max_visitor_by_month_of_year, median_visitor_by_month_of_year, avg_visitor_by_month_of_year, count_visitor_by_month_of_year, min_visitor_by_air_genre_, max_visitor_by_air_genre_, median_visitor_by_air_genre_, avg_visitor_by_air_genre_, count_visitor_by_air_genre_, min_visitor_by_air_area_, max_visitor_by_air_area_, median_visitor_by_air_area_, avg_visitor_by_air_area_
日期与节假日信息：visit_date (访问日期), day_of_week (星期), holiday_flg (是否为节假日), month (月份), year (年份)
数据格式：CSV格式，包含air_test_13000csv和air_train_agg8000csv两个文件，分别用于测试和训练。
数据来源：数据来源于公开的餐饮行业数据，可能经过了数据清洗和聚合处理。
该数据集适合用于客流量预测、时间序列分析和地理空间数据分析。
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：适用于餐饮业客流量预测、季节性客流分析、影响客流量的因素分析等研究，如节假日对客流量的影响、不同菜系餐厅客流的差异等。
行业应用：为餐饮企业提供数据支持，帮助其进行客流预测、排班管理、库存管理、营销策略制定等。
决策支持：支持餐饮行业的经营决策，如选址、定价、促销活动策划等。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客流量预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响餐厅客流量的因素，预测未来客流量，并优化餐厅的运营策略，实现提高盈利能力的目标。
