食品需求预测数据集-多城市餐饮配送中心-2011至2015年-arashnic
数据来源：互联网公开数据
标签：食品需求,预测,餐饮配送,时间序列,城市中心,促销,定价,订单预测,库存管理,员工配置
数据概述：
本数据集来源于AnalyticsVidhya，适用于食品需求预测和时间序列分析。数据集包含一家多城市餐饮配送公司各个配送中心的历史订单数据，以及相关的产品和中心信息。配送公司希望基于这些数据预测 upcoming 10 周（第146周至第155周）各个中心-餐品组合的需求量，以便合理安排原材料库存和员工配置。
数据集包含以下文件：
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Weekly Demand data (train.csv)
- id: 订单唯一标识
- week: 周数
- center_id: 配送中心唯一标识
- meal_id: 餐品唯一标识
- checkout_price: 最终价格（包括折扣、税费和配送费）
- base_price: 餐品基础价格
- emailer_for_promotion: 是否发送促销邮件推广该餐品
- homepage_featured: 餐品是否在首页推荐
- num_orders: 订单数量（目标变量）
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fulfilment_center_info.csv
- center_id: 配送中心唯一标识
- city_code: 城市唯一编码
- region_code: 区域唯一编码
- center_type: 配送中心类型（匿名）
- op_area: 运营面积（平方公里）
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meal_info.csv
- meal_id: 餐品唯一标识
- category: 餐品类别（如饮料、小吃、汤品等）
- cuisine: 餐品菜系（如印度、意大利等）
数据用途概述：
该数据集适用于食品需求预测、时间序列分析和业务管理优化等场景。通过分析历史订单数据，研究人员和数据科学家可以预测未来一段时间内的需求量，帮助餐饮配送公司制定合理的库存管理和员工配置策略。具体应用包括：
- 预测未来10周各配送中心-餐品组合的需求量。
- 分析价格、促销等因素对订单数量的影响。
- 评估不同城市和区域的业务表现，优化资源分配。
