餐饮外卖订单需求预测数据集FoodDeliveryOrderDemandPrediction-yardendekel
数据来源：互联网公开数据
标签：需求预测, 餐饮行业, 外卖订单, 时间序列分析, 销量预测, 机器学习, 数据分析, 订单管理
数据概述：
该数据集包含来自餐饮外卖平台的数据，记录了不同配送中心、菜品、以及每周的订单需求量等信息，用于预测未来外卖订单的需求。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含“week”字段，表明数据按周度进行组织。
地理范围：数据覆盖了多个配送中心，但未明确具体地理位置，可推测为平台运营区域。
数据维度：数据集由三个CSV文件构成，包括：
demand.csv：包含订单ID、周数、配送中心ID、菜品ID、结账价格、原价、是否促销邮件、是否首页推荐、订单数量等字段。
meal_info.csv：包含菜品ID、菜品类别、菜品烹饪方式等字段。
fulfilment_center_info.csv：包含配送中心ID、城市代码、区域代码、中心类型、运营区域等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已经过结构化处理。
该数据集适合用于需求预测、销量预测、以及与餐饮行业相关的业务分析。
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：适用于时间序列分析、需求预测、销量预测等方面的研究，例如探索促销活动对订单量的影响。
行业应用：为餐饮外卖平台、餐饮企业提供数据支持，尤其在优化库存管理、提升运营效率、制定营销策略等方面具备实用性。
决策支持：支持企业进行更精准的需求预测，从而优化资源配置、降低成本、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解需求预测模型。
此数据集特别适合用于探索外卖订单需求的影响因素，预测未来订单量，从而帮助用户优化决策、提升运营效率。
