全球餐厅评价预测数据集GlobalRestaurantRatingPredictionDataset-alexanderfrolov
数据来源：互联网公开数据
标签：餐厅评价, 市场分析, 机器学习, 推荐系统, 文本分析, 餐饮业, 预测模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自全球各地餐厅的详细信息，记录了餐厅的各项属性和用户评价，旨在用于餐厅评价预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但从评论内容推测，数据记录时间跨度约为2017-2018年。
地理范围：数据覆盖全球多个城市，包括巴黎、伦敦、赫尔辛基等。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如餐厅ID、餐厅名称、城市、菜系风格、排名、价格范围、评论数量、用户评论、点评网站URL和ID、以及目标变量（评分）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含kaggle_task.csv、main_task.csv和sample_submission.csv三个文件。其中，kaggle_task.csv和main_task.csv包含餐厅的详细信息，sample_submission.csv包含提交的预测结果的模板。
来源信息：数据来源于公开的互联网平台，包括点评网站等，已进行结构化处理，方便数据分析。
该数据集适合用于餐厅评价预测、市场分析、推荐系统构建等相关领域的研究。
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分析、消费者行为研究、以及基于用户评论的文本情感分析等学术研究。
行业应用：为餐饮行业提供数据支持，尤其适用于餐厅选址、定价策略优化、市场营销、以及个性化推荐等。
决策支持：支持餐饮企业进行数据驱动的决策，例如，评估餐厅在市场中的竞争力、优化服务质量、提升用户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解餐厅评价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索餐厅的属性特征与用户评价之间的关系，构建预测模型，并实现对餐厅评价的准确预测，从而帮助用户优化决策、提升经营效果。
