餐饮需求预测数据集FoodDemandForecasting-amojas00
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮行业, 需求预测, 销量预测, 市场分析, 价格分析, 销售数据, 机器学习, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的数据，记录了不同餐厅在特定时期的餐品销售情况，用于预测未来餐饮需求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，覆盖了多个周期的餐饮销售数据。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区，提供了不同地理位置的餐饮销售信息。
数据维度：数据集包括多种数据项，如餐品ID、餐厅ID、销售价格、基础价格、促销信息、首页推荐信息、城市代码、地区代码、餐厅类型、运营面积以及订单数量等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train_df.csv（训练集）和test_df.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的餐饮销售数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于餐饮需求预测、销售量预测和市场分析等领域。
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：适用于餐饮行业销售预测、市场趋势分析等学术研究，如时间序列分析、回归分析等。
行业应用：可以为餐饮企业提供数据支持，特别是在优化库存管理、调整菜单、制定营销策略等方面。
决策支持：支持餐饮企业基于数据的决策制定和销售策略优化。
教育和培训：作为数据科学和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解餐饮需求预测。
此数据集特别适合用于探索餐饮销售规律与趋势，帮助用户实现优化库存、提高销售额等目标。
