餐饮数据全球餐厅信息分析数据集GlobalRestaurantInformationAnalysisDataset-shivamdharpure
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 餐厅, 地理位置, 消费者评价, 市场分析, 菜系, 价格, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台的部分餐厅数据，以及国家编码信息，记录了全球范围内餐厅的详细信息，包括餐厅名称、地理位置、菜系、价格、消费者评价等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的餐厅信息快照。
地理范围：数据覆盖多个国家和地区，包括印度、澳大利亚、巴西、加拿大、印度尼西亚、新西兰、菲律宾、卡塔尔、新加坡、南非等。
数据维度：
zomato.csv 包含以下字段：
Restaurant ID：餐厅的唯一标识符。
Restaurant Name：餐厅名称。
Country Code：餐厅所在国家的编码。
City：餐厅所在的城市。
Address：餐厅的详细地址。
Locality：餐厅所在区域。
Locality Verbose：餐厅所在区域的详细信息。
Longitude：餐厅经度。
Latitude：餐厅纬度。
Cuisines：餐厅提供的菜系。
Average Cost for two：两人用餐的平均花费。
Currency：货币类型。
Has Table booking：是否有预订服务。
Has Online delivery：是否有在线送餐服务。
Is delivering now：是否正在提供送餐服务。
Switch to order menu：是否切换到点餐菜单。
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：评价投票数。
Country-Code.csv 包含以下字段：
Country Code：国家编码。
Country：国家名称。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：Country-Code.csv 和 zomato.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于餐饮行业市场分析、消费者行为研究以及地理位置相关的业务分析。
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研究、消费者行为分析、餐厅选址分析等学术研究。
行业应用：为餐饮企业、在线订餐平台、美食推荐网站等提供数据支持，用于市场调研、竞争分析、用户画像构建、个性化推荐等。
决策支持：支持餐饮企业进行市场拓展、定价策略、服务优化等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、市场营销等相关课程的实训材料，帮助学生理解餐饮行业的数据应用。
此数据集特别适合用于探索餐厅评价与地理位置、菜系、价格之间的关系，以及分析不同国家和地区餐饮市场的差异，帮助用户实现市场分析、业务优化等目标。
