全球餐饮场所数据分析数据集GlobalRestaurantDataAnalysis-rahulsatti
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 餐厅, 评价, 地理位置, 价格, 口味, 市场分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台，记录了全球范围内餐饮场所的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的餐饮场所信息快照。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和城市，可通过“Country Code”字段进行国家层面的区分。
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”（区域）、“Locality Verbose”（详细区域）、“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”（是否支持在线预订）、“Has Online delivery”（是否提供在线外卖）、“Is delivering now”（是否正在外卖中）、“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”（评价数量）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为zomato.csv，包含餐厅的结构化数据，以及一个Excel文件Country-Code.xlsx，用于国家代码查询。数据已进行初步结构化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于餐饮行业市场分析、消费者行为研究、以及地理位置信息相关的分析。
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调研、消费者偏好分析、餐厅选址研究等。例如，可以用于分析不同国家和城市餐饮类型的分布、不同菜系和价格对评分的影响、以及在线预订和外卖服务对餐厅业绩的影响等。
行业应用：可以为餐饮企业、餐饮平台、以及相关行业提供数据支持，特别是在市场趋势分析、竞争对手分析、个性化推荐等方面。
决策支持：支持餐饮企业进行市场策略制定、选址决策、以及产品和服务优化。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、以及商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解餐饮行业的数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索餐饮场所的特征与消费者评价之间的关系，以及不同地理位置、菜系、价格等因素对餐厅经营的影响，帮助用户实现市场洞察、优化决策和提升业务表现的目标。
