日本餐饮客流预测数据分析数据集JapanRestaurantCustomerTrafficPredictionAnalysis-gopisaran

数据来源：互联网公开数据

标签：餐饮业, 客流预测, 时间序列分析, 机器学习, 数据融合, 餐厅信息, 交通数据, 统计分析

数据概述：该数据集包含来自日本餐饮行业的数据，记录了餐厅的客流信息及其相关特征。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从字段名称推测可能包含按天、月、年的客流统计。地理范围：数据覆盖日本的餐厅，包含不同地区的餐厅信息。数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：餐厅ID（air_store_id, hpg_store_id）、访问日期（visit_date）、访客数量（visitors）、星期几（day_of_week）、是否节假日（holiday_flg）、餐厅的类型（air_genre_）、餐厅所在区域（air_area_）、餐厅的地理位置（air_latitude, air_longitude, hpg_latitude, hpg_longitude）、月份（month）、年份（year）、以及基于星期和月份的访客数量统计特征（如min, max, median, avg, count）。数据格式：CSV格式，文件名为air_test_14000csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源尚不明确，但可能来源于餐饮行业公开数据、政府统计数据或第三方数据提供商。已进行数据整合和特征工程。该数据集适合用于餐饮客流预测、销售额预测、市场分析等。

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：适用于时间序列分析、客流预测、以及餐饮行业影响因素分析的学术研究。行业应用：为餐饮企业提供数据支持，尤其在优化排班、库存管理、市场营销等方面。决策支持：支持餐饮企业制定更精准的运营策略，提高盈利能力。教育和培训：作为数据分析和机器学习相关课程的案例，帮助学生理解时间序列分析和特征工程。此数据集特别适合用于探索客流与时间、地理位置、节假日等因素的关系，帮助用户实现更准确的客流预测，优化资源配置。