全球餐饮数据分析数据集GlobalRestaurantDataAnalysis-amansingh33
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 餐厅, 评价, 地理位置, 菜系, 消费者行为, 数据分析, Zomato
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台上的餐厅数据，记录了全球范围内餐厅的详细信息和用户评价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为某一时间点的快照数据。
地理范围：数据涵盖全球多个国家和地区的餐厅，具体分布取决于Zomato平台的数据覆盖范围。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“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”（是否有预订），“Has Online delivery”（是否有在线外卖），“Is delivering now”（是否正在外卖），“Switch to order menu”（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”（投票数）。
数据格式：主要数据为CSV格式，文件名为zomato.csv，此外还包含JSON和XLSX格式的辅助文件，用于提供国家代码等信息。数据已进行初步的结构化处理，方便分析。
来源信息：数据来源于Zomato平台，可能经过了数据抓取和清洗。该数据集适合用于餐厅分析、市场调研和用户行为研究。
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、市场营销、地理信息系统（GIS）等领域的研究，如餐厅评价分析、菜系偏好分析、地理位置对餐厅经营的影响等。
行业应用：可以为餐饮企业、餐饮平台、市场研究机构提供数据支持，特别是在市场调研、竞争分析、选址决策、个性化推荐等方面。
决策支持：支持餐饮行业的决策制定和策略优化，如制定营销策略、调整菜品结构、优化定价策略等。
教育和培训：作为数据科学、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解餐饮行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索餐厅评价与地理位置、菜系、价格等因素之间的关系，帮助用户进行市场分析、用户行为分析，以及构建推荐系统等。
