餐饮评分预测机器学习数据集PredictFoodRatingsUsingMLDatasets-iamhritwik
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮评分，机器学习，数据集，预测分析，消费者行为，食品行业，数据分析，用户评价
数据概述：该数据集包含来自多个在线餐饮平台的用户评分数据，记录了用户对餐饮店及菜品的评分及评论信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个城市和地区，主要为城市中的各类餐饮店。
数据维度：数据集包括用户评分，评论内容，餐饮店信息（如位置，类型，营业时间等），菜品信息（如类别，价格等），用户信息（如年龄，性别等）。还包括评分预测所需的历史评分数据和市场因素。
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：数据来源于多个在线餐饮平台的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于食品行业，消费者行为分析及机器学习等领域的应用，尤其在评分预测，评论分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于餐饮评分预测，用户行为分析等研究，如不同因素对评分的影响分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在需求预测，用户满意度提升和菜品优化方面。
决策支持：支持餐饮店的评分预测和策略优化，帮助商家制定科学的营销和菜品调整策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及消费者行为分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解评分预测，文本分析等技术。
此数据集特别适合用于探索餐饮评分预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的评分预测，提升用户满意度和餐饮服务质量。
