全球菜谱烹饪数据分析数据集GlobalRecipeCookingDataAnalysis-yamunakatta
数据来源：互联网公开数据
标签：菜谱, 烹饪, 食材, 营养, 美食, 数据分析, 机器学习, EDA
数据概述：
该数据集包含来自互联网的菜谱数据，记录了全球范围内不同菜系、烹饪方式、食材配比、营养成分等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，可视为一个静态的菜谱信息集合。
地理范围：数据覆盖全球范围内的菜谱信息，包含不同国家和地区的菜系。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了菜谱的各项属性，包括菜系、菜品名称、评分、烹饪时间、食材、营养成分（如卡路里、脂肪、蛋白质等）、烹饪步骤、膳食类型等。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。部分数据包含图片（PNG格式），用于可视化展示。数据集包含用于数据探索性分析（EDA）的Jupyter Notebook文件。
来源信息：数据来源于公开的互联网资源，如菜谱网站、美食博客等，数据经过整理，并可能包含清洗和预处理。
该数据集适合用于探索菜谱的特征、分析不同菜系之间的差异、研究食材与营养成分的关系，以及开发菜谱推荐系统等。
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：适用于食品科学、营养学、烹饪学、自然语言处理等领域的学术研究，如菜谱分类、菜品推荐、营养成分分析、烹饪时间预测等。
行业应用：可以为餐饮行业、食品电商、健康饮食App等提供数据支持，尤其是在菜谱推荐、菜品开发、营养分析、个性化饮食方案制定等方面。
决策支持：支持餐饮企业进行市场调研、菜品创新、菜品定价等决策，以及健康饮食机构制定膳食指南。
教育和培训：作为烹饪、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解菜谱数据分析。
此数据集特别适合用于探索菜谱的构成规律、分析不同菜系之间的差异、以及研究食材、营养成分与菜品受欢迎程度之间的关系，从而帮助用户实现菜品优化、个性化推荐等目标。
