美食食谱菜品数据分析数据集FoodRecipeDishDataAnalysis-mishogavasheli
数据来源：互联网公开数据
标签：食谱, 美食, 菜品, 烹饪, 食材, 营养, 菜系, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美食网站的食谱数据，记录了各种菜品的详细信息，包括菜品名称、制作步骤、所需食材、营养成分等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态食谱信息集合。
地理范围：数据来源于全球美食文化，菜品涵盖多种菜系，如墨西哥菜、意大利菜等。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如菜品名称（name）、菜品ID（id）、制作时间（minutes）、标签（tags）、步骤数量（n_steps）、制作步骤（steps）、描述（description）、食材（ingredients）、食材数量（n_ingredients）、卡路里（calories）、脂肪含量（total fat (pdv)）、糖含量（sugar (pdv)）、钠含量（sodium (pdv)）、蛋白质含量（protein (pdv)）、饱和脂肪含量（saturated fat (pdv)）、碳水化合物含量（carbohydrates (pdv)）、菜系标签（c_italian、c_french、c_chinese、c_mexican、c_indian、cuisine）等。
数据格式：CSV格式，文件名为newfood1.csv，方便进行数据分析和处理。
该数据集适合用于菜品分析、食谱推荐、营养分析等多种研究方向。
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：适用于烹饪科学、食品营养学、自然语言处理等领域的学术研究，如菜品口味分析、食材搭配研究、食谱生成等。
行业应用：可以为餐饮行业、食品电商、健康App等提供数据支持，尤其在个性化食谱推荐、菜品流行趋势分析、智能厨房助手等方面具备实用性。
决策支持：支持食品企业的产品研发、市场营销和健康饮食方案制定。
教育和培训：作为烹饪、营养学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解美食数据。
此数据集特别适合用于探索菜品之间的关联性、食材搭配规律以及营养成分对菜品的影响，帮助用户实现菜品推荐优化、营养成分分析等目标。
