咖啡推荐数据集CoffeeRecommendationDataset-aryansakhala
数据来源：互联网公开数据
标签：咖啡，推荐系统，数据集，消费行为，机器学习，个性化推荐，商业分析，餐饮业
数据概述： 该数据集包含来自咖啡消费场景的用户行为和偏好数据，记录了用户对咖啡的评价，购买记录和推荐反馈等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的咖啡店，包括在线咖啡平台和实体店。
数据维度：数据集包括用户ID，咖啡种类，评分，购买频率，消费金额，口味偏好，购买时间，推荐标签等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于咖啡店的消费记录和用户反馈，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统开发，用户行为分析，消费趋势研究等领域的应用，尤其在个性化推荐，机器学习模型训练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：适用于咖啡消费行为研究，用户偏好分析等学术研究，如咖啡种类与评分的关系，购买频率与消费金额的关联等。
行业应用：可以为咖啡店，咖啡品牌等提供数据支持，特别是在个性化推荐，产品优化和营销策略制定方面。
决策支持：支持咖啡店的经营决策和策略优化，帮助商家制定科学的采购，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统技术。
此数据集特别适合用于探索咖啡消费的规律与趋势，帮助用户实现准确的个性化推荐，优化咖啡产品和提升用户体验，促进咖啡行业的创新与发展。
