餐饮需求预测与分析数据集FoodDemandForecastingandAnalysis-anandvatkar
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 需求预测, 市场分析, 销量预测, 菜品分类, 餐饮行业, 机器学习, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的数据，记录了不同菜品在各周的需求、价格和销售信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但通过“week”字段推断为一段时间内的运营数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据菜品种类和价格，推测为特定地区的餐饮市场数据。
数据维度：数据集包括多个关键维度：
meal_info.csv：包含菜品ID、菜品类别和菜品口味等信息。
test.csv：包含预测所需的测试数据，包括ID、周数、餐饮中心ID、菜品ID、结账价格、基础价格、是否邮件促销、是否首页推荐等。
fulfilment_center_info.csv：包含餐饮中心的相关信息。
train.csv：包含训练数据，包括ID、周数、餐饮中心ID、菜品ID、销量、结账价格、基础价格、是否邮件促销、是否首页推荐等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
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，便于分析。
该数据集适合用于餐饮需求预测、市场分析和销量预测等领域。
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：适用于餐饮行业需求预测、销量分析、价格敏感度分析等方面的学术研究。
行业应用：可以为餐饮企业提供数据支持，尤其在菜单优化、库存管理、定价策略和市场营销方面。
决策支持：支持餐饮企业的决策制定和数据驱动的运营优化。
教育和培训：作为商业分析、数据科学和机器学习课程的辅助材料，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影响菜品销量的因素，预测未来需求，优化运营策略，提升盈利能力。
