餐饮数据全球餐厅信息及评价数据集GlobalRestaurantInformationandRatings-rashmiruthika
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, 用户反馈, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台收集的全球餐厅信息和用户评价数据，记录了餐厅的详细信息和用户对餐厅的评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了餐厅的当前或历史状态。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和城市，包含了餐厅的地理位置信息。
数据维度：数据集包括“Restaurant ID”（餐厅ID），“Restaurant Name”（餐厅名称），“Country Code”（国家代码），“City”（城市），“Address”（地址），“Locality”（地区），“Locality Verbose”（详细地区），“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”（是否切换到点餐菜单），“Price range”（价格范围），“Aggregate rating”（总评分），“Rating color”（评分颜色），“Rating text”（评分文本），“Votes”（投票数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为zomato.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于餐饮行业分析、市场研究、餐厅推荐系统等。
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、餐厅评价体系研究等。例如，可以通过分析不同菜系、价格范围和评分之间的关系，来深入了解消费者的偏好。
行业应用：可以为餐饮企业提供数据支持，用于市场调研、选址决策、菜品推荐、竞争对手分析等。
决策支持：支持餐饮行业的决策制定，如制定营销策略、优化菜单、提升用户体验等。
教育和培训：作为数据分析和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解餐饮行业的数据特征和应用。
此数据集特别适合用于探索餐厅评价的影响因素，分析不同地区餐饮市场的差异，以及构建基于用户评价的推荐系统，从而提升用户体验和商业价值。
