地球资源数据云——数据资源详情
该数据集提供了印度 13 个大都市区(900 家餐厅)的餐厅场景的全面视图。研究人员、分析师和美食爱好者可以使用此数据集深入了解各个方面,例如不同城市的餐饮和送货评级、客户评论和偏好、流行美食、畅销商品和定价信息。它可以探索餐饮模式、比较城市之间的餐厅和美食以及识别食品行业的趋势。该数据集是了解印度这些大都市区的烹饪景观并做出与餐厅业务、客户满意度和食物选择相关的数据驱动决策的宝贵资源。 在这个数据集中,我们有超过 127000 行和 12 列,一个相当大的数据集。您将能够在执行以下任务时获得实践经验,并能够了解如何完成现实世界的问题陈述分析。 在数据分析中我们所做的一切 处理缺失值 探索数字特征。 探索分类特征。 寻找特征之间的关系。 您必须执行以下任务: 探索数据 阅读数据集,

该数据集提供了印度 13 个大都市区(900 家餐厅)的餐厅场景的全面视图。研究人员、分析师和美食爱好者可以使用此数据集深入了解各个方面,例如不同城市的餐饮和送货评级、客户评论和偏好、流行美食、畅销商品和定价信息。它可以探索餐饮模式、比较城市之间的餐厅和美食以及识别食品行业的趋势。该数据集是了解印度这些大都市区的烹饪景观并做出与餐厅业务、客户满意度和食物选择相关的数据驱动决策的宝贵资源。
在这个数据集中,我们有超过 127000 行和 12 列,一个相当大的数据集。您将能够在执行以下任务时获得实践经验,并能够了解如何完成现实世界的问题陈述分析。
在数据分析中我们所做的一切
处理缺失值
探索数字特征。
探索分类特征。
寻找特征之间的关系。
您必须执行以下任务:
探索数据
阅读数据集,