多品牌食品销售与生产数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：云厨房, 多品牌运营, 餐饮销售, 食品配方, 生产数据, 数据分析, 厨房运营, 库存管理
数据概述
本数据集来自一家云厨房，该云厨房运营多个品牌，并分布在多个地点。数据集包含了餐厅销售数据、餐厅厨房级食品配方数据以及生产厨房级食品配方数据，为研究云厨房的运营模式、销售表现和生产管理提供了全面的数据支持。数据集分为三个主要部分：
1. 销售数据（sales_data.xlsx）：记录了餐厅的订单详情，包括订单来源、类型、时间、顾客信息以及订单中的具体食品项等，可用于分析订单趋势、服务效率和客户偏好。
2. 食品配方数据（food_recipe.csv）：记录了每种食品的名称、所需原料及其数量，用于研究食品制作的具体配方和成本控制。
3. 生产配方数据（production_recipe.csv）：记录了生产厨房中食品的名称、所需原料及其数量，用于优化生产流程和库存管理。
数据用途概述
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
- 销售分析：通过分析订单数据，了解不同品牌、渠道、时间段的销售表现，识别高需求食品和低效订单类型。
- 客户偏好研究：根据订单信息挖掘客户偏好，优化菜单设计和营销策略。
- 厨房运营优化：利用生产配方和销售数据，合理规划厨房资源，提高生产效率和订单处理速度。
- 库存管理：通过对比销售和生产数据，精准预测原料需求，减少浪费并降低库存成本。
- 决策支持：为云厨房的运营优化、品牌扩展和成本控制提供数据驱动的决策依据。
数据字段定义
1. 销售数据（sales_data.xlsx）
| 字段名 | 描述 |
||-|
| Restaurant Name | 餐厅名称，即订单所属的品牌或餐厅。 |
| System Date | 订单日期，记录订单生成的具体日期。 |
| Order Type | 订单类型，包括堂食（dine-in）、外卖（takeout）或配送（delivery）。 |
| Sales Channel | 订单渠道，包括线上平台（online）、电话订单（phone）或现场下单（in-person）。 |
| Order No | 订单唯一标识符，用于区分每笔订单。 |
| Customer Name | 下单顾客的姓名。 |
| Order Start Time| 订单开始处理的时间，即厨房开始制作的时间。 |
| Order End Time | 订单完成处理的时间，即厨房完成制作的时间。 |
| Food ID | 订单中每种食品的唯一标识符。 |
| KSOP Recipe | 食品配方，包括制作该食品所需的原料及其数量。 |
-
食品配方数据（food_recipe.csv）
| 字段名 | 描述 |
||-|
| Food Name | 食品名称，即菜单中的具体菜品。 |
| Ingredients | 制作该食品所需的原料列表。 |
| Quantity | 每种原料的用量，用于计算成本和库存需求。 |
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生产配方数据（production_recipe.csv）
| 字段名 | 描述 |
|-|-|
| Production Food Name | 生产厨房中制作的食品名称。 |
| Ingredients | 制作该食品所需的原料列表。 |
| Quantity | 每种原料的用量，用于生产规划和库存管理。 |
数据特征
1. 时间跨度：数据集涵盖了特定时间段内的订单信息，具体时间段可根据实际情况补充。
2. 数据量：数据量较大，包含多品牌、多地点的订单和配方数据，适合进行大规模数据分析。
3. 数据格式：数据以Excel（.xlsx）和CSV（.csv）格式存储，易于导入和处理。
4. 数据粒度：销售数据粒度到订单级别，食品配方数据粒度到菜品级别，生产数据粒度到厨房生产级别。
数据价值
本数据集提供了从订单到生产的完整链条信息，能够帮助研究人员和从业者深入了解云厨房的运营模式。通过分析订单趋势、客户偏好和生产成本，可以为优化运营策略、提升客户满意度和降低成本提供有力支持。此外，数据集还适合用于教学和培训，帮助学习者了解餐饮行业的数据分析和运营优化方法。
