餐饮评价与消费者行为数据集RestaurantRatingandConsumerBehaviorDataset-juhishrimali
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮, 评价, 消费者行为, 餐厅信息, 数据挖掘, 推荐系统, 社交媒体, 客户分析
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的多个维度的数据，记录了餐厅信息、消费者评价、支付方式等，旨在深入分析消费者行为和餐厅特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的、综合性的餐厅信息集合。
地理范围：数据涵盖了餐厅的地理位置信息，但未明确指出具体国家或地区。
数据维度：数据集由多个CSV文件组成，包括：
chefmozparking.csv：餐厅的停车设施信息，包含placeID和parking_lot字段。
chefmozaccepts.csv：餐厅接受的支付方式，包括placeID和Rpayment字段。
userpayment.csv：用户的支付方式，包括userID和Upayment字段。
geoplaces2.csv：餐厅的地理位置信息，包括placeID等。
rating_final.csv：餐厅的最终评分，包含placeID、userID和rating等。
usercuisine.csv：用户的菜系偏好，包括userID和cuisine字段。
chefmozcuisine.csv：餐厅的菜系，包括placeID和cuisine字段。
chefmozhours4.csv：餐厅的营业时间信息，包括placeID和hours字段。
userprofile.csv：用户档案信息，包含userID和用户相关属性。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据读取、处理和分析。
该数据集适用于研究消费者行为、餐厅推荐、以及构建个性化服务系统。
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、消费者行为分析、推荐系统等领域的学术研究，例如用户偏好建模、餐厅特征分析等。
行业应用：为餐饮企业提供数据支持，例如客户关系管理、市场营销策略制定、个性化菜单推荐等。
决策支持：支持餐厅选址、菜品优化、服务改进等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解消费者行为和餐厅运营。
此数据集特别适合用于探索消费者评价与餐厅特征之间的关系，构建个性化推荐模型，提升用户体验。
