全球菜谱食材与饮食结构分析数据集GlobalRecipeIngredientsandDietaryStructureDataset-venkateshby
数据来源：互联网公开数据
标签：菜谱, 食材, 饮食结构, 烹饪, 营养分析, 饮食文化, 文本挖掘, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自互联网的全球菜谱数据，记录了菜谱的详细信息，包括食材、烹饪方法、营养成分以及饮食类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个包含多种菜谱的静态数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含了来自亚洲、北美等不同地区的菜谱。
数据维度：数据集包括菜谱的各种属性，如菜谱标题、URL链接、评分、总时长、准备时间、烹饪时间、描述、食材列表、烹饪方法、服务人数、评分数量、卡路里、碳水化合物含量、胆固醇含量、纤维含量、蛋白质含量、饱和脂肪含量、钠含量、糖含量、脂肪含量、食材、动物来源、乳制品来源、植物来源以及饮食类型等。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便进行数据分析和处理。数据集包含多个CSV文件，如Master_Clean_data.csv、Master_Raw_data.csv、North_America_diet.csv、US_by_state_diet_type.csv、df_diet_type.csv和df_ingredients.csv，分别对应不同来源或处理阶段的菜谱数据。
来源信息： 数据来源于互联网公开菜谱网站，经过收集和整理，形成了结构化的CSV文件。
该数据集适合用于烹饪、营养学、饮食文化等领域的研究和分析，也可用于构建菜谱推荐系统、饮食结构分析模型等。
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：适用于饮食文化研究、营养学分析、菜谱推荐算法开发等学术研究，例如研究不同地区菜谱的食材构成、分析不同饮食类型的营养差异、探索菜谱与用户偏好的关系。
行业应用：可以为餐饮行业、食品科技公司提供数据支持，例如用于菜谱优化、智能食谱生成、个性化饮食推荐等。
决策支持：支持健康饮食相关的决策制定，帮助用户了解不同菜谱的营养成分，制定个性化的饮食计划。
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菜谱数据分析。
此数据集特别适合用于探索不同菜谱的食材搭配、营养结构、烹饪方法等方面的规律，帮助用户实现菜谱信息检索、营养分析、个性化推荐等目标。
