餐饮店铺卫生检查预测数据集KeepingItFreshRestaurantInspectionsDataset-omkardray
数据来源：互联网公开数据
标签：食品安全，卫生检查，数据集，机器学习，预测分析，餐饮管理，商业智能，监管合规
数据概述：该数据集记录了餐饮店铺的卫生检查数据，包含店铺的卫生评分，检查时间，违规项等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2014年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国纽约市多个区域。
数据维度：数据集包括店铺ID，检查日期，卫生评分，违规项数量，违规类型，店铺类型，地理位置等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于纽约市卫生局公开的卫生检查报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于食品安全监管，餐饮行业管理，预测分析和机器学习等领域，特别是在卫生评分预测，违规项识别等任务中具有重要价值。
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：适用于食品安全研究，卫生监管效果评估等学术研究，如卫生评分影响因素分析，违规项分布规律等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在卫生管理，违规风险预测及改进措施制定方面。
决策支持：支持餐饮店铺的卫生改进策略制定和监管部门的检查优化，帮助实现更高效的卫生管理。
教育和培训：作为食品安全，餐饮管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解卫生评分，违规项分析及相关方法。
此数据集特别适合用于探索餐饮店铺卫生检查的规律与趋势，帮助用户实现卫生评分的准确预测，优化卫生管理策略，提升食品安全水平。
