餐饮场所Zomato数据分析数据集RestaurantZomatoDataAnalysis-alizaynoor
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 餐厅, 评价, 地理位置, 菜系, 价格, 顾客评价, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台的餐饮场所信息，记录了全球范围内餐厅的详细数据，包括地理位置、菜系、价格、顾客评价等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一份餐厅信息的静态快照。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和城市，例如菲律宾的马卡蒂市、曼达卢永市等。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Restaurant ID”（餐厅ID）、“Restaurant Name”（餐厅名称）、“Country Code”（国家代码）、“City”（城市）、“Address”（地址）、“Locality”（区域）、“Locality Verbose”（详细区域）、“Longitude”（经度）、“Latitude”（纬度）、“Cuisines”（菜系）、“Average Cost for two”（两人平均消费）、“Currency”（货币）、“Has Table booking”（是否接受预订）、“Has Online delivery”（是否提供在线外卖）、“Is delivering now”（是否正在提供外卖）、“Switch to order menu”（切换到点餐菜单）、“Price range”（价格范围）、“Aggregate rating”（综合评分）、“Rating color”（评分颜色）、“Rating text”（评分文本）、“Votes”（投票数）。
数据格式：CSV格式，文件名为zomato.csv，方便进行数据分析和处理。数据已进行结构化处理，可以直接用于分析。
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：适用于餐饮行业市场分析、消费者行为研究、餐厅推荐系统开发等。可用于分析不同国家、城市、菜系的价格和评分差异。
行业应用：为餐饮行业提供数据支持，如市场调研、竞争分析、选址决策、菜品定价策略等。
决策支持：支持餐饮企业进行经营决策和市场策略制定，例如优化菜单、提升顾客满意度等。
教育和培训：作为数据科学、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解餐饮行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索餐厅的地理位置、菜系、价格与顾客评价之间的关系，帮助用户实现市场洞察、优化经营策略等目标。
