餐饮评价关联数据分析数据集_Restaurant_Review_Association_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮评价, 用户行为分析, 推荐系统, 评分数据, 餐厅信息, 数据关联, 消费者行为, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自餐饮评价平台的数据，记录了用户对餐厅的评价信息以及餐厅的基础信息，用于分析用户评价与餐厅特征之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于特定餐饮评价平台，未明确具体地理位置，但可用于分析用户评价的普遍规律。
数据维度：数据集包含三个核心文件：
links.csv：包含餐厅ID（restId）与点评平台ID（dianpingId）的关联关系。
restaurants.csv：包含餐厅ID（restId）和餐厅名称（name）。
ratings/ratings.csv：包含用户ID（userId）、餐厅ID（restId）、评分（rating）、环境评分（rating_env）、口味评分（rating_flavor）、服务评分（rating_service）、时间戳（timestamp）和评论（comment）。
数据格式：数据以CSV格式提供，易于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于餐饮评价平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于餐饮行业的用户行为分析、推荐系统构建以及情感分析研究。
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：适用于用户行为分析、推荐系统、情感分析等领域的研究，例如基于用户评分的餐厅推荐、基于评论内容的情感分析等。
行业应用：为餐饮行业提供数据支持，例如帮助餐厅了解用户评价、优化服务质量、制定营销策略等。
决策支持：支持餐饮企业进行市场分析、用户画像构建，从而做出更明智的经营决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户评价与餐厅特征之间的关系，帮助用户构建个性化推荐系统、评估餐厅服务质量以及进行市场趋势分析。
