Starbucks Nutritional dataset|食品营养数据集|星巴克数据集

星巴克官方营养数据集，包含各种饮品的营养信息，如热量、脂肪、碳水化合物等，数据来源于星巴克咖啡公司的饮品营养信息PDF。

The official Starbucks nutrition dataset, which includes nutritional information for various beverages such as calories, fat, carbohydrates, etc. The data is sourced from the beverage nutrition information PDF provided by Starbucks Coffee Company.

原始信息汇总

Starbucks Nutritional Dataset Overview

Dataset Description

• Source: Official Starbucks Nutritional dataset derived from the 22-page pdf titled Starbucks Coffee Company Beverage Nutrition Information.
• Modifications: Omitted data on steamed milk.

Data Structure

Columns

• Product_Name: Name of the item.
• Size: Size of the cup (short, tall, grande, venti).
• Milk: Type of milk used (none, nonfat, 2%, soy, coconut, whole).
• Whip: Presence of whip cream (none, whip).
• Serving_Size_mL: Quantity of beverage in mL, varying by cup size.
• Calories: Total calories for the beverage.
• Total_Fat_g: Total fat in grams.
• Saturated_Fat_g: Saturated fat in grams.
• Trans_Fat_g: Trans fat in grams.
• Cholesterol_mg: Amount of cholesterol in milligrams.
• Sodium_mg: Sodium content in milligrams.
• Total_Carbs_g: Total carbohydrates in grams.
• Fibre_g: Fibre content in grams.
• Sugar_g: Amount of sugar in grams.
• Caffeine_mg: Amount of caffeine in milligrams (for tea beverages, the highest value from a range is recorded).

Omitted Columns

• Protein_g
• Vitamin_A
• Calcium
• Iron

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自星巴克咖啡公司官方提供的饮品营养信息PDF文件，经过精心整理与筛选，最终形成结构化的数据集。构建过程中，原始PDF文件中的22页内容被系统化地解析，确保了数据的完整性与准确性。特别地，为简化数据集，仅保留了与饮品直接相关的营养成分信息，而排除了如蒸牛奶等非核心数据。

使用方法

该数据集适用于多种场景，包括但不限于营养学研究、餐饮行业分析以及消费者行为研究。使用者可以通过筛选特定饮品或营养成分，进行对比分析，从而得出有价值的结论。例如，研究者可以分析不同牛奶类型对饮品营养成分的影响，或者消费者可以根据个人健康需求，选择合适的饮品。数据集的CSV格式使得导入各类数据分析工具变得简单，进一步提升了其应用的广泛性与灵活性。

背景与挑战

背景概述

星巴克营养数据集（Starbucks Nutritional dataset）源自星巴克咖啡公司官方提供的饮品营养信息PDF文件，该文件长达22页，涵盖了多种饮品及其营养成分。数据集由主要研究人员或机构精心整理，旨在为营养学、食品科学及公共卫生领域的研究提供详实的数据支持。其核心研究问题围绕饮品营养成分的量化与分析，以期为消费者提供科学的饮食建议，同时推动相关领域的学术研究。该数据集的发布，不仅丰富了公共营养数据库，也为个性化饮食方案的制定提供了数据基础，具有显著的学术与实践价值。

当前挑战

星巴克营养数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据来源为PDF文件，需进行复杂的文本提取与结构化处理，确保数据的准确性与完整性。其次，饮品种类繁多，不同尺寸与配料组合导致数据维度复杂，需进行细致的分类与标准化处理。此外，数据集中未包含蛋白质、维生素A、钙和铁等重要营养成分，限制了其在全面营养分析中的应用。这些挑战不仅影响了数据集的完整性，也对其在实际应用中的广泛使用提出了考验。

常用场景

经典使用场景

在营养学与公共卫生领域，星巴克营养数据集被广泛用于分析和评估饮品的营养成分。研究者通过该数据集可以深入探讨不同饮品类型、尺寸和配料对热量、脂肪、糖分及咖啡因含量的影响，从而为消费者提供科学的饮食建议。

解决学术问题

该数据集解决了营养学研究中关于商业饮品营养成分的量化问题，为学术界提供了详实的数据支持。通过分析这些数据，研究者能够评估饮品对公共健康的影响，特别是在肥胖和心血管疾病等慢性病的预防与管理方面，具有重要的学术价值。

实际应用

在实际应用中，星巴克营养数据集被用于开发个性化的饮食建议系统，帮助消费者根据自身健康需求选择合适的饮品。此外，该数据集还支持餐饮行业进行营养标签的优化，提升产品的透明度和消费者的健康意识。

数据集最近研究

最新研究方向

在营养学与公共卫生领域，星巴克营养数据集的最新研究方向主要集中在个性化营养建议与健康饮食模式的构建。通过分析数据集中的热量、脂肪、糖分及咖啡因等关键营养成分，研究人员能够开发出针对不同人群的定制化饮食方案，以满足个体健康需求。此外，该数据集还被用于探索饮食习惯与慢性疾病风险之间的关联，为公共卫生政策的制定提供科学依据。这一研究不仅有助于提升公众健康水平，还推动了营养学领域的精细化发展。