本数据集基于中山市歧山制餐饮店(个体工商户)的真实订单数据统计分析形成，数据集涵盖中山市歧山制餐饮店(个体工商户)顾客的订单信息、商品属性、定制选项（甜度、冰量、消费方式）、时间、来源等关键数据，对原始订单数据进行清洗与标准化处理后，开展多维度量化分析。通过计算“甜度/冰量/消费方式/属性偏好独特性指数”、“甜度极端化倾向指数”、“即饮倾向指数”、“属性定制复杂度”、“属性偏好一致性指数”、“属性组合独特性指数”及“属性偏好成熟度指数”等一系列指标，构建了覆盖顾客口味偏好独特性、定制行为复杂性及偏好成熟度的综合评价体系。借助本数据集，可从多维度为餐饮运营与产品决策提供数据支撑。一方面，该数据集能系统量化反映顾客群体的口味偏好集中度、消费习惯及定制化需求强度，助力门店依据实际偏好规律优化产品默认设置、菜单设计与营销策略；另一方面，通过对“属性偏好成熟度指数”的分析，可对顾客进行分层，为实施差异化的服务引导与客户关系管理提供精准依据；此外，数据集还能为餐饮行业研究消费者行为模式、评估定制化商业模式接受度提供客观、量化的参考。

1、数据采集：通过整理中山市歧山制餐饮店订单数据，导出特定时间段内所有顾客订单的原始记录。2、数据分析：基于清洗后的数据，进行计算与分析。计算公式为，甜度偏好独特性指数=（1-该甜度数值出现的次数/总订单数）*100；甜度极端化倾向指数=如果甜度数值为0或10，则为100，否则为0；冰量偏好独特性指数=(1-该冰量选项出现次数/总订单数)*100；消费方式独特性指数=(1-该消费方式出现的次数/总订单数)*100；即饮倾向指数=如果消费方式为“即饮”，则为100，否则为0；属性定制复杂度=甜度为非正常糖时+1，冰量为少冰时+1，消费方式为打包时+1，最后加总；属性偏好一致性指数通过定义“标准”属性，甜度为正常糖，冰量为标准冰，消费方式为即饮，若三项全标准或全不标准，得100分，否则按公式=(3-|3-属性定制复杂度-1.5|)/1.5*50计算得分；属性组合模式=订单属性定制的统计结果；属性组合独特性指数=(1-该属性组合模式出现的次数/总订单数)*100；属性偏好成熟度指数=(属性定制复杂度/3*0.5+属性偏好一致性指数/100*0.5)*100。

1、对品牌方与门店运营者而言：本数据集能直观揭示顾客群体的口味偏好分布、消费时段习惯及定制化需求强度。通过分析“进店首选商品”、“甜度/冰量偏好独特性指数”，可以优化菜单设计、设定更受欢迎的默认选项，并针对特定偏好群体（如极度追求低糖的顾客）进行精准产品推荐。通过“属性偏好成熟度指数”可对客户进行分层，对高成熟度客户提供更高级的定制服务，对低成熟度客户进行定制化引导，从而提升客户满意度和订单价值。 2、对餐饮行业研究与咨询机构而言：本数据集提供了丰富的消费者行为量化指标，可用于研究现制饮品行业的消费趋势、顾客决策模型，以及“个性化定制”这一商业模式的接受度与深化路径，为行业报告和商业策略提供实证支持。

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序号 订单类型 商品名称 甜度选择 冰量 消费方式 商品类别 商品金额（元） 商品数量 下单时间 订单支付时间 订单来源 时间段 甜度数值 甜度偏好独特性指数 甜度极端化倾向指数 冰量偏好独特性指数 消费方式独特性指数 即饮倾向指数 属性定制复杂度 属性偏好一致性指数 属性组合模式 属性组合独特性指数 属性偏好成熟度指数