餐饮运营环境与食材损耗预测数据集RestaurantOperationEnvironmentandFoodWastePrediction-mohammedkhaledboyka
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮业, 食材损耗, 环境因素, 运营数据, 时间序列分析, 预测模型, 数据清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的运营数据，记录了餐厅的运营环境、食材供应、人员配置以及食材损耗情况，旨在为食材损耗预测提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2022年至2023年。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为餐饮行业通用场景。
数据维度：数据集包括多个关键维度，如：
ID：记录编号；
date：日期；
meals_served：当日供应餐食数量；
kitchen_staff：厨房员工数量；
temperature_C：环境温度（摄氏度）；
humidity_percent：环境湿度（百分比）；
day_of_week：星期几（数值编码）；
special_event：是否为特殊活动（0代表否，1代表是）；
past_waste_kg：过往食材损耗量（公斤）；
staff_experience：员工经验水平（初级、中级、高级等）；
waste_category：食材损耗类别。
数据格式：数据集包含XLS和CSV格式，其中CSV格式的文件(test.csv, train.csv)包含结构化数据，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基础的数据整理。该数据集适合用于餐饮运营数据分析和食材损耗预测相关的研究。
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：适用于餐饮行业运营管理、食材损耗预测、环境因素对食材保质期影响等方面的学术研究。
行业应用：为餐饮企业提供数据支持，用于优化食材采购、减少食材浪费、提高运营效率。
决策支持：支持餐饮企业进行数据驱动的决策，如调整菜单、优化人员配置、改善食材储存条件等。
教育和培训：作为餐饮管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解餐饮行业运营中的关键因素。
此数据集特别适合用于探索环境因素、运营策略与食材损耗之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现食材损耗最小化，提升餐厅的盈利能力。
