TripAdvisor网站餐厅数据抓取数据集-餐厅信息与评价-2020年
数据来源：互联网公开数据
标签：餐厅,TripAdvisor,评价,餐饮,数据抓取,商业分析,地理位置,排名,消费者行为
数据概述：
本数据集基于TripAdvisor网站抓取，包含了2020年收集的餐厅相关数据。数据来源于一个用于餐厅评价预测比赛的训练数据集，抓取代码可在GitHub仓库https://github.com/pustovalovm/SF_training.git的module_3/version_2_with_scraping文件夹中找到。数据集详细记录了餐厅的各项信息，包括餐厅名称、地理位置、评价、菜品、价格、排名等。
数据字段包括：
ID_TA：餐厅唯一标识符
name：餐厅名称
closed：餐厅是否已关闭（1表示已关闭）
inactive：餐厅页面在2020年11月是否不存在（1表示不存在）
name_changed：餐厅名称是否更改（1表示已更改，将重定向到新页面）
rating：餐厅星级评分
claimed：餐厅页面是否有“已认领”标记（1表示有）
primary_cus：餐厅主要菜系
city：餐厅所在城市
cuisines：餐厅提供的菜系列表
special_diets：餐厅提供的特殊饮食选项列表
pricing：餐厅价格档次
rank：餐厅在城市中的排名
city_rest_count：城市中餐厅总数（用于排名）
is_website：餐厅是否有网站链接（1表示有）
photo_count：餐厅的照片数量
is_video：餐厅页面是否有视频（1表示有）
cus_rest_rank：餐厅在其主要菜系中的排名
cus_rest_count：参与上述排名的餐厅数量
address：餐厅地址
mail：餐厅的电子邮件地址（如有）
tel：餐厅电话号码（如有）
review_number：餐厅的评论数量
reviews：最近几条评论的文本（英文）
review_dates：这些评论的日期（包括非英文评论）
review_ratings：这些评论的评分
orig_url和URL_TA：餐厅的原始URL和TripAdvisor网站上的URL，如果发生重定向，则两者可能不同
数据用途概述：
该数据集可用于多方面的分析和研究，例如：餐厅评价预测、餐饮行业竞争分析、消费者行为研究、城市餐饮业发展趋势分析、餐厅排名影响因素分析、以及数据抓取技术的应用研究等。研究人员可以利用该数据分析影响餐厅评分的因素，探索不同菜系、价格、地理位置等因素对餐厅受欢迎程度的影响，从而为餐饮业的经营决策提供参考。
