餐饮企业购物篮优化数据集RestaurantBasketOptimizationDataset-elnahas
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮业，购物篮分析，数据集，推荐系统，机器学习，销售分析，商业智能，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自餐饮企业的顾客订单数据，记录了顾客在餐厅的购物篮信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的多家餐饮企业。
数据维度：数据集包括顾客ID，订单日期，菜品名称，菜品类别，单价，数量，总价等变量。还包括顾客的购买历史，购物篮组合等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于餐饮企业的销售记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于餐饮行业的购物篮分析，推荐系统开发，销售预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，关联规则挖掘等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于餐饮行业购物篮分析，顾客行为研究等学术研究，如菜品组合推荐，顾客偏好分析等。
行业应用：可以为餐饮企业提供数据支持，特别是在菜品推荐，促销策略制定，库存管理等方面。
决策支持：支持餐饮企业的销售预测和策略优化，帮助餐厅制定科学的菜单调整，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解购物篮分析，关联规则挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索餐饮行业购物篮优化的规律与趋势，帮助用户实现精准的菜品推荐，优化库存管理和促销活动，提高顾客满意度和销售额。
