全球饮食菜谱数据分析数据集GlobalCuisineRecipeDataAnalysis-karthikrathod

数据来源：互联网公开数据

标签：菜谱, 饮食文化, 食材分析, 营养成分, 菜系, 烹饪时间, 饮食结构, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自互联网的全球菜谱数据，记录了不同国家和地区的菜肴信息、食材构成、营养成分、烹饪方法等。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的菜谱集合。地理范围：数据涵盖全球多个国家和地区，包括亚洲、北美等，并细化到国家和州/省级别。数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要包括菜谱的标题、描述、URL链接、评分、烹饪时间、食材列表、营养成分（如卡路里、蛋白质、脂肪等）、饮食类型等信息。数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和处理。文件包括Master_Raw_data.csv, Master_Clean_data.csv, df_diet_type.csv, df_ingredients.csv, North_America_diet.csv, US_by_state_diet_type.csv等，分别包含原始数据、清洗后数据、饮食类型数据、食材数据以及北美和美国各州的数据。来源信息：数据来源于互联网，已进行初步的结构化处理，便于分析。该数据集适合用于饮食文化研究、营养分析、菜谱推荐等领域的数据分析和建模。

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、营养学、烹饪方法等领域的学术研究，如不同菜系间的食材对比、营养成分分析、烹饪时间与口味关系研究等。行业应用：可以为餐饮行业、食品科技公司提供数据支持，特别是在菜谱推荐、个性化饮食方案制定、食品营养成分分析等方面。决策支持：支持健康饮食决策、菜谱优化和食品安全监管。教育和培训：作为烹饪、营养学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解饮食文化、菜谱数据分析等。此数据集特别适合用于探索不同菜系的烹饪特点、食材搭配规律和营养成分构成，帮助用户实现菜谱推荐、饮食结构分析、健康饮食方案制定等目标。