全球餐饮场所信息与评价数据集GlobalRestaurantInformationandRatingDataset-ayushsarraf0731
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 餐厅, 评价, 地理位置, 口味, 价格, 用户反馈, 市场分析
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，记录了餐厅的基本信息、评价数据和消费者反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点上的餐饮场所状态。
地理范围：数据覆盖全球多个城市，包含餐厅的经纬度信息，便于进行地理位置分析。
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）、“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”（评分文本）、“Votes”（投票数）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为zomato.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于餐饮行业分析、市场调研、用户行为研究等多种应用场景。
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、餐厅选址优化等方面的学术研究。
行业应用：可以为餐饮企业、在线订餐平台、美食评论网站等提供数据支持，尤其是在市场调研、竞争分析、用户画像等方面。
决策支持：支持餐饮行业的经营决策，如菜单优化、定价策略、市场推广等。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、商业智能等相关课程的教学案例，帮助学生理解餐饮行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索餐厅的地理位置、菜品、价格与用户评价之间的关系，帮助用户实现市场分析、消费者洞察、商业决策优化等目标。
