全球餐饮场所信息分析数据集GlobalRestaurantInformationAnalysis-nishantshrma
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 餐厅, 评分, 地理位置, 菜系, 价格, 预订, 在线外卖, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台收集的全球餐饮场所信息，记录了餐厅的详细信息，如餐厅名称、地理位置、菜系、价格、评分等。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，反映特定时间点的餐厅信息。
地理范围：数据涵盖全球范围内的餐饮场所，具体分布取决于Zomato平台的数据覆盖情况。
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”（是否可预订）、“Has Online delivery”（是否有在线外卖）、“Is delivering now”（是否正在外卖）、“Switch to order menu”（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”（评分描述）、“Votes”（投票数）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为zomato.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Zomato平台，已进行结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于餐饮行业分析、地理位置分析、市场趋势研究等。
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调研、消费者行为分析、餐厅推荐系统等研究，如分析不同菜系的市场表现、不同地区餐厅的评分差异等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，如餐厅选址、市场营销策略制定、竞争对手分析等。
决策支持：支持餐饮企业进行经营决策，如定价策略、菜单优化、服务改进等。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、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。
此数据集特别适合用于探索餐饮场所的特征与消费者偏好之间的关系，帮助用户实现市场分析、业务优化等目标。
