日本餐厅客流量预测数据集JapanRestaurantCustomerTrafficPrediction-gopisaran
数据来源：互联网公开数据
标签：餐厅客流, 时间序列预测, 餐饮业, 机器学习, 旅游餐饮, 数据分析, 商业智能, 交叉分析
数据概述：
该数据集包含来自日本餐饮行业的数据，记录了各餐厅的客流量以及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但包含日期信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据覆盖日本地区的餐厅，包括特定区域和餐厅。
数据维度：数据集包括餐厅的各项特征，如air_store_id（餐厅唯一标识符），hpg_store_id（另一家餐厅标识符），visit_date（访问日期），visitors（客流量），day_of_week（星期几），holiday_flg（是否为节假日），air_genre_（餐厅类型），air_area_（餐厅所在区域），以及经纬度信息，还有hpg_genre_（餐厅类型），hpg_area_（餐厅所在区域），以及月份和年份等。此外，还包括基于星期、月份和餐厅类型的客流量统计数据，如最小值、最大值、中位数、平均值和计数。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括air_test_9000csv和air_train_agg4000csv两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行预处理和特征工程，便于直接用于分析和建模。
该数据集适合用于客流量预测、时间序列分析和餐饮行业研究。
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：适用于时间序列分析、客流量预测、特征重要性分析等研究。
行业应用：为餐饮行业提供数据支持，可以用于客流预测、市场分析、选址评估等。
决策支持：支持餐饮企业制定营销策略、优化资源配置和提升运营效率。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的实训素材，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客流量与时间、节假日、餐厅类型和区域之间的关系，帮助用户实现客流量预测、优化运营策略等目标。
