餐饮评价数据分析数据集RestaurantReviewDataAnalysis-georginakamau
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 评价, 餐厅, 美食, 数据分析, 用户行为, 市场调研, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台的餐厅评价数据，记录了印度班加罗尔地区餐厅的详细信息和用户评价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据覆盖印度班加罗尔地区。
数据维度：包括餐厅的URL、地址、名称、是否接受在线订餐、是否可预订餐桌、评分、投票数、电话、地理位置、餐厅类型、用户喜欢的菜品、菜系、两人用餐的预估费用、评论列表、菜单项、餐厅类型细分、城市细分等。
数据格式：CSV格式，文件名为final_zomato (1).csv和XLSX格式的zomato.xlsx，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Zomato平台公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于餐饮行业分析、用户行为研究和市场趋势预测。
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、市场营销和消费者行为研究，例如餐厅评价分析、菜品偏好分析、用户消费习惯分析等。
行业应用：可以为餐饮企业、在线订餐平台、美食推荐网站等提供数据支持，尤其在市场调研、用户画像、个性化推荐等方面。
决策支持：支持餐饮企业制定营销策略、优化菜品结构、提升服务质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生理解数据驱动的决策过程。
此数据集特别适合用于探索餐厅评价与用户偏好之间的关系，以及分析不同因素对餐厅受欢迎程度的影响，帮助用户实现市场分析、用户画像构建和个性化推荐等目标。
