餐饮店评分预测数据集RestaurantRatingPredictionDataset-sergeykuz
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮业，评分预测，数据集，机器学习，商业分析，消费者行为，数据挖掘，市场研究
数据概述： 该数据集包含来自多个在线餐饮评价平台的数据，记录了餐饮店的评分及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要城市和地区的餐饮店，包括中，美，日，韩等多个国家。
数据维度：数据集包括餐饮店的评分，评论数量，地理位置，人均消费，营业时间，菜系类型，服务评价，环境评价等变量。还包括部分店的图片和评论内容。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个在线餐饮评价平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于餐饮行业的评分预测，消费者行为分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在评分预测，推荐系统，市场分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于餐饮评分预测，消费者行为分析，市场趋势研究等，如评分影响因素分析，消费者偏好研究等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在餐饮店评分预测，消费者推荐，市场定位等方面。
决策支持：支持餐饮店的评分预测和经营策略优化，帮助商家制定科学的定价，服务改进和市场推广决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解评分预测，推荐系统及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索餐饮行业评分与消费者行为的关系，帮助用户实现准确的评分预测，优化餐饮店的经营策略，提升顾客满意度和市场竞争力。
