餐饮需求预测数据分析数据集FoodDemandForecastingDataAnalysis-manishpanda158
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 需求预测, 市场分析, 供应链管理, 机器学习, 数据分析, 菜品, 配送中心
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的数据，记录了菜品信息、配送中心信息和训练数据，用于餐饮需求预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但训练数据可能包含时间序列信息，用于预测分析。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但包含了配送中心信息，可以推测与配送服务相关的区域。
数据维度：
meal_info.csv：包含菜品ID、菜品类别和菜品口味等信息。
fulfilment_center_info.csv：包含配送中心ID、城市代码、区域代码、配送中心类型和运营面积等信息。
train.csv：包含训练数据，可能包括订单量、配送中心信息、菜品信息等，用于需求预测模型的训练。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于餐饮行业公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于餐饮需求预测、供应链优化和市场分析。
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：适用于餐饮行业需求预测、菜品销售分析等方面的学术研究。
行业应用：为餐饮企业提供数据支持，尤其是在预测菜品需求、优化库存管理、改进配送效率等方面。
决策支持：支持餐饮企业的决策制定，如菜品供应策略、市场推广策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解餐饮行业的数据分析。
此数据集特别适合用于探索菜品需求与配送中心、菜品属性之间的关系，帮助用户实现精准需求预测、优化运营策略。
