土耳其餐厅营收预测数据集TurkeyRestaurantRevenuePrediction-gokulstark
数据来源：互联网公开数据
标签：餐厅, 营收预测, 商业分析, 时间序列, 城市, 门店类型, 市场环境, 机器学习
数据概述：
该数据集包含土耳其境内多家餐厅的运营数据，旨在用于预测餐厅的营收表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了餐厅的运营数据，包括开业时间，但未明确指出具体的结束时间，可以用于分析不同时间段内的营收变化。
地理范围：数据覆盖土耳其不同城市，并按“City Group”（城市组）进行分组。
数据维度：数据集包含两份CSV文件：train.csv 和 test.csv。
train.csv 文件包含餐厅的各项指标，包括餐厅ID、开业日期、城市、城市组、餐厅类型（FC, IL, DT）、以及从P1到P37的37个环境和商业指标，以及最终的营收（revenue）作为标签。
test.csv 文件结构与 train.csv 相似，但不包含营收数据，用于测试预测模型的性能。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于商业分析、营收预测、市场环境分析和机器学习建模。
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：适用于商业分析、时间序列分析和市场营销研究，如分析不同城市和类型的餐厅的营收差异，研究环境因素对营收的影响。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在选址决策、市场预测和销售策略优化方面。
决策支持：支持企业进行营收预测、资源分配和市场策略制定。
教育和培训：作为商业分析、数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解实际业务场景。
此数据集特别适合用于探索影响餐厅营收的关键因素，构建预测模型，帮助用户优化决策，提升盈利能力。
