菜谱信息烹饪分析数据集RecipeInformationCookingAnalysis-sathyanaraayanaa
数据来源：互联网公开数据
标签：菜谱, 烹饪, 食谱, 菜系, 烹饪时间, 菜品分类, 文本分析, 菜品推荐
数据概述：
该数据集包含来自互联网的菜谱信息，记录了各种菜肴的详细食谱与烹饪相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态菜谱集合。
地理范围：数据涵盖多种菜系和烹饪风格，具有全球代表性。
数据维度：包括“Dish No”（菜品编号）、“Recipe Name”（菜谱名称）、“Description”（菜品描述）、“Aggregate Rating”（平均评分）、“Prep Time”（准备时间）、“Cook Time”（烹饪时间）、“Total Time”（总时间）、“Serves”（ serving，即菜品份量）、“Recipe Ingredients”（菜谱食材）、“Recipe Category”（菜品类别）、“Recipe Cuisine”（菜品菜系）、“Recipe Instructions”（烹饪步骤）、“Recipe Notes”（烹饪提示）和“Link”（菜谱链接）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为final_recipie.csv，方便数据处理和分析。
该数据集特别适用于菜谱信息的文本挖掘、烹饪时间预测和菜品推荐等任务。
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：适用于烹饪领域、自然语言处理和数据挖掘交叉学科的研究，如菜谱文本分析、口味偏好分析、烹饪时间预测等。
行业应用：为餐饮行业、美食网站、食谱App提供数据支持，尤其在菜品推荐、智能菜单生成、个性化食谱推荐等方面具有实用价值。
决策支持：支持餐饮企业的产品研发、菜品优化和市场推广策略制定。
教育和培训：作为烹饪课程、数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解菜谱信息，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索菜谱信息之间的关联，分析菜品特点，并构建智能食谱推荐系统，从而提升用户体验和决策效率。
