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饮料数据.csv

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简介：
《饮料数据.csv》包含了各种饮料的信息和销售数据，包括种类、品牌、价格、销量等详细内容，便于进行数据分析与市场研究。 Drinks.csv 文件包含了与饮料相关的信息。

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  • 饮料数据.csv
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    《饮料数据.csv》包含了各种饮料的信息和销售数据，包括种类、品牌、价格、销量等详细内容，便于进行数据分析与市场研究。 Drinks.csv 文件包含了与饮料相关的信息。
     
  • 上海餐饮数据CSV格式
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    本数据集包含了上海市各类餐厅的相关信息，包括但不限于餐厅名称、地址、评分、菜品类型和营业时间等关键指标，采用CSV标准格式存储。 上海餐饮数据集以csv格式提供，适用于基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址案例研究。该数据集中包含类别、行政区、点评数、口味评分、环境评分、服务评分、人均消费金额以及城市地理位置坐标（经度Lng和纬度Lat）等信息。
     
  • 上海餐饮数据CSV含9W+条记录
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    本数据库包含超过九万条有关上海市餐饮行业的详细记录，内容涵盖店铺信息、菜品评价及消费者反馈等多维度数据。适合市场分析与商业决策参考。 上海餐饮数据集包含9万多条记录的CSV文件，提供了丰富的信息用于分析上海餐饮行业的状况。该数据集可能包括以下核心字段： 1. **商户名称**：识别各个餐饮商家的独特标识。 2. **地址**：餐厅的具体位置，可用于研究分布规律或热门商圈。 3. **电话**：方便联系商家或获取更多信息。 4. **营业时间**：了解商家的运营模式和时间规律。 5. **人均消费**：反映餐厅的价格水平，可分析消费者的消费习惯和市场定位。 6. **评分**：消费者的评价，可以反映商家的服务质量和菜品质量。 7. **评论数量**：体现餐厅的受欢迎程度和口碑传播。 8. **菜系**：揭示了餐饮市场的多样化和地域特色。 9. **标签**：可能包括特色菜品、优惠活动等，有助于定位和推广。 10. **经纬度**：地理坐标，可进行地图上的可视化分析。 通过这些数据，我们可以进行以下多方面的分析： - **市场趋势**：分析各菜系的受欢迎程度，了解餐饮行业的主流趋势。 - **空间分布**：利用经纬度绘制热力图，研究餐饮店在城市中的分布特点，如是否集中在商业区、居民区等。 - **消费水平**：探究不同区域、菜系的人均消费差异，为消费者提供选择参考，也为商家调整定价策略提供依据。 - **时间模式**：分析营业时间与评分、评论数量的关系，理解消费者的用餐习惯。 - **用户行为**：高评分和评论数量可能意味着良好的用户体验，可挖掘顾客满意度的决定因素。 - **商圈竞争力**：对比同一商圈内不同餐厅的表现，揭示竞争格局。 - **营销策略**：根据标签数据，分析哪些特色或促销更受消费者欢迎，指导商家制定营销策略。 此外，还可以结合其他公开数据，如人口统计数据、交通信息等进行深度挖掘和综合分析。例如可以研究人口密度对餐饮需求的影响以及交通便利性对餐厅选址的考量。 这个数据集不仅为学术研究提供了宝贵的资料，也是商业智能、市场调研和政策制定的重要工具。通过有效的数据分析，我们可以洞察餐饮市场的潜在机会，优化运营，提升服务质量，并预测未来的行业动态。
     
  • 上海餐饮数据（用于数据分析项目实战）.csv
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    本CSV文件包含上海市各类餐饮企业的详细数据，包括店铺名称、地址、营业类型、评分等信息，适用于数据分析项目的实战练习。 本资源用于数据分析使用项目名称为：城市餐饮店铺选址分析 大约10万条记录，数据格式如下： 类别 行政区 点评数 口味 环境 服务 人均消费 城市 Lng Lat 烧烤 浦东新区 176 8 8.6 7.9 124 上海市 121.9678597 30.88447665 美食 闵行区 2 6.1 6.5 6.3 0 上海市 121.9677809 30.88381825 粤菜 浦东新区 141 6.7 7.2 6.6 141 上海市 121.933142 30.89322409 海鲜 浦东新区 76 7.2 7.2 7.3 148 上海市 121.9260623 30.89986826
     
  • 【全国主要城市POI数据】-深圳餐饮业数据.csv
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    该文件包含深圳市餐饮行业的详细信息，包括各餐厅的位置、名称、类别等点位信息（POI），是研究深圳餐饮市场的重要数据资源。 【全国重点城市POI数据】-深圳数据-餐饮
     
  • 【全国主要城市POI数据】-广州餐饮业.csv
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    本文件为《全国主要城市POI数据》系列之一，专注于广州市餐饮行业。包含各餐馆的位置信息、类别和评分等详细资料，助力商业分析与研究。 【全国重点城市POI数据】-广州餐饮数据
     
  • 数字数据.csv
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    《数字数据.csv》是一份以逗号分隔值形式存储的数据集文件，包含了一系列数值型信息和统计结果，适用于数据分析与挖掘。 Kaggle上提供的数据集包括了5000个数字的图片及其对应的标注。这些图片是以灰度值的形式保存在表格中的。
     
  • 饮食数据库
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    饮食数据库是一款全面记录和分析个人饮食习惯的应用程序或网站，它提供丰富的食物营养信息，并帮助用户制定健康合理的膳食计划。 膳食数据库是一个包含了各种食物营养成分的数据集合，方便用户查询不同食品的营养价值，帮助人们更好地规划饮食结构，实现健康生活的目标。
     
  • 500万微博数据的CSV格式语料库
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    本项目提供一个包含500万条微博记录的数据集，以CSV文件形式存储，旨在为自然语言处理和社交媒体分析研究者们提供丰富的中文文本资源。 字段包括：weiboId, attitudes_count, bmiddle_pic, comments_count, created_at, favorited, geo, id, idstr, in_reply_to_screen_name, in_reply_to_status_id, in_reply_to_user_id, mid, mlevel, text, source等。
     
  • 关于大学生饮料市场的调查数据
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    该研究聚焦于当前大学生群体中饮料消费行为与偏好的实证分析，提供详尽的市场调研数据和趋势洞察。 近年来，我国软饮料年产量以超过20%的年增长率递增，总量达到1300多万吨。软饮料市场已成为中国食品行业中发展最快的领域之一。