餐饮门店营业额预测模型
项目背景：
随着市场竞争的加剧，餐饮行业面临着如何精确预测每日营业额、优化库存管理、调整促销策略等挑战。传统的营业额预测多依赖于人工经验和简单的历史数据对比，存在着较大的波动性和误差。这家餐饮公司希望通过数据驱动的方法提高预测精度，减少因库存积压或缺货导致的成本损失。
项目目标：
为餐饮公司开发一个基于机器学习的营业额预测模型，能够综合考虑多个因素，如历史销售数据、天气、节假日、促销活动等，提供精准的每日营业额预测。通过模型预测，帮助公司优化库存管理，制定科学的促销方案，提升整体盈利能力。
项目实施：
数据收集与预处理：
该餐饮公司提供了多年的门店销售数据，其中包括日期、销售额、菜品种类、库存情况等信息。
我还从外部数据源获取了天气、节假日等相关信息，并对数据进行了清洗和标准化处理，以确保数据的准确性和完整性。
特征工程：
我基于数据的时序特性，提取了日期、时间等信息，转化为适合模型输入的特征。
结合气候因素（如温度、降水量等）和节假日信息，构建了多个特征维度，包括日间气温、是否节假日、周末等，以增强模型的预测能力。
模型选择与训练：
在测试集上，我使用了均
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