餐饮场所地理位置与评价数据集RestaurantLocationandReviewDataset-darshank2019
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 商家, 地理位置, 评价, 评分, 商家属性, 开放状态, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Yelp学术数据集的餐饮场所信息，记录了不同商家的详细信息，包括地理位置、星级评分、评论数量、营业状态、商家属性等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的静态快照。
地理范围：数据覆盖多个城市，包括美国和加拿大，具体城市信息可通过“city”字段进行筛选。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“address”（地址）、“name”（商家名称）、“stars”（星级评分）、“longitude”（经度）、“postal_code”（邮政编码）、“business_id”（商家ID）、“latitude”（纬度）、“review_count”（评论数量）、“categories”（商家类别）、“city”（城市）、“is_open”（是否营业）、“hours”（营业时间）、“attributes”（商家属性，如是否提供外卖、是否适合儿童等）、“state”（州/省）。
数据格式：CSV格式，文件名为yelp_academic_dataset_business.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Yelp学术数据集，经过标准化处理，确保数据的质量和一致性。
该数据集适合用于餐饮行业的研究与分析，以及地理位置相关的数据挖掘和机器学习应用。
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：适用于餐饮行业、商业地理学、消费者行为分析等领域的研究，如基于地理位置的餐饮推荐、商家评价与顾客满意度关系研究。
行业应用：为餐饮企业、市场调研机构、O2O平台等提供数据支持，例如商圈分析、竞争对手分析、选址决策、用户画像构建等。
决策支持：支持餐饮行业的市场策略制定，如优化选址、改进服务质量、提升顾客满意度等。
教育和培训：作为数据科学、商业分析、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，理解餐饮行业的运作模式。
此数据集特别适合用于探索餐饮场所的地理分布、评价特征以及与商家属性之间的关系，从而帮助用户实现市场分析、业务优化等目标。
