日本餐厅客流量预测数据集JapanRestaurantVisitorPredictionDataset-gopisaran
数据来源：互联网公开数据
标签：客流量预测, 餐饮业, 时间序列分析, 机器学习, 预订数据, 假日影响, 地理位置, 数据融合
数据概述：
该数据集包含日本餐厅的客流量预测相关数据，记录了餐厅的访问记录、预订信息以及其他影响客流量的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据visit_date字段推测，包含了日度客流量数据。
地理范围：数据覆盖日本地区的餐厅，包括了餐厅的地理位置信息。
数据维度：数据集包括了多个关键字段，如：air_store_id（餐厅ID），hpg_store_id（HPG餐厅ID），visit_date（访问日期），visitors（访客数量），day_of_week（星期几），holiday_flg（是否为节假日），total_air_reservations（总的AIR预订量），total_hpg_reservations（总的HPG预订量），total_reservations（总预订量），以及餐厅的地理位置信息和统计的访客数量指标（如min, max, median, avg, count）。
数据格式：CSV格式，包含air_train_agg3000csv和air_test_5000csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行数据聚合和特征工程处理。
该数据集适合用于客流量预测、时间序列分析和数据建模等研究。
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：适用于餐饮行业客流量预测、时间序列分析、假日效应研究等学术研究。
行业应用：可以为餐饮企业提供数据支持，尤其是在客流量预测、资源规划、市场营销策略等方面。
决策支持：支持餐厅运营决策，如优化排班、库存管理、促销活动等。
教育和培训：作为时间序列预测、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客流量预测问题。
此数据集特别适合用于探索影响餐厅客流量的因素，如节假日、预订量、地理位置等，帮助用户实现更准确的客流量预测，从而优化经营策略。
