全球餐饮数据分析数据集GlobalRestaurantDataAnalysis-mostafafathy2021
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, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台收集的全球餐厅信息，记录了餐厅的详细属性，包括餐厅名称、地理位置、菜系、价格水平、用户评分等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的餐厅信息快照。
地理范围：数据覆盖全球多个城市，包括但不限于菲律宾的马卡蒂市、曼达卢永市等。
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”（是否有预订服务）、“Has Online delivery”（是否有在线外卖服务）、“Is delivering now”（是否提供外卖）、“Switch to order menu”（是否切换到点餐菜单）、“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）。
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：数据来源于Zomato平台，已进行结构化整理。
该数据集适合用于餐厅信息分析、市场调研、地理位置分析、菜系偏好分析、价格与评分关系分析等。
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研究、消费者行为分析、餐厅选址分析等学术研究。
行业应用：为餐饮行业、在线订餐平台、美食推荐网站等提供数据支持，例如餐厅排名、个性化推荐、市场趋势分析等。
决策支持：支持餐饮企业的市场策略制定、运营优化，以及投资决策。
教育和培训：可作为数据分析、商业智能、市场营销等相关课程的教学案例和实训素材。
此数据集特别适合用于探索餐厅特征与用户评价之间的关系、不同地区餐饮市场的差异，以及影响消费者选择的因素，从而帮助用户进行数据驱动的决策，提升市场竞争力。
