全球餐饮商家数据分析数据集GlobalRestaurantDataAnalysis-tiwari9722
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 餐厅, 评价, 地理位置, 菜品, 价格, 市场分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Zomato网站的全球餐饮商家数据，记录了餐厅的详细信息和用户评价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的餐厅信息快照。
地理范围：数据覆盖全球范围内的餐厅，包括餐厅的地理位置信息。
数据维度：数据集包含“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”（菜品）、“Average Cost for two”（两人平均消费）、“Currency”（货币）、“Has Table booking”（是否支持预订）、“Has Online delivery”（是否支持在线外卖）、“Is delivering now”（是否提供外卖服务）、“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”（评分描述）、“Votes”（投票数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为zomato.csv，方便数据分析和处理。
数据来源于Zomato网站，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和数据建模、机器学习等技术应用。
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学术研究，如餐厅地理位置与菜品偏好关系研究、评分与价格关系研究等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在市场调研、竞争对手分析、选址决策、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、定价策略优化、服务改进等决策。
教育和培训：作为数据分析、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数据。
此数据集特别适合用于探索餐厅的评价、菜品、价格与地理位置之间的关系，帮助用户实现市场分析、消费者行为分析等目标。
