ISKaM4_ss11mik_HLA.xlsx|学生食堂数据集|消费数据数据集

从VUT的ISKAM系统中导出的学生食堂消费数据集，包含了学生食堂的消费记录。

原始信息汇总

Plátek++ 数据集概述

数据集简介

• 数据集名称：Plátek++
• 数据集内容：个体在布拉格工业大学（VUT）食堂的用餐统计数据

数据获取

• 数据来源：VUT的ISKAM系统
• 获取方式：将ISKAM系统中的数据导出为Excel格式，并存放到dataset/文件夹中

数据处理与使用

• 安装依赖：pip install -r requirements.txt
• 数据准备：创建dataset和out文件夹
• 运行脚本：python platek.py dataset/ISKaM4_ss11mik_HLA.xlsx

数据输出

• 输出位置：out/文件夹
• 输出内容：
  • 图形统计：包括支付时间、价格通胀、最常订购的食物、肉类种类、不同附属品、每周访问次数、支出分布等
  • 文本统计：最常订购的餐盘和牛排排行榜

数据集特点

• 数据集针对VUT KaM食堂设计，可能适用于其他ISKAM系统的数据，但食品名称和分类可能需要调整
• 无法从ISKAM系统中获取交易发生的具体食堂信息
• 食物分类（主菜、菜单、附属品）需要通过手动创建的列表来区分
• 午餐菜单分类较为笼统，难以精确统计主菜、肉类和附属品等信息
• 部分图表采用固定参数（如直方图的bins=128），可以根据需要调整

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数据集介绍

构建方式

数据集ISKaM4_ss11mik_HLA.xlsx的构建基于对VUT（布拉格工业大学）学生餐厅消费的个体统计数据。用户需从ISKAM系统中导出Excel格式的数据，该数据涵盖了整个学习期间的消费记录，并将导出的文件置于特定目录下以供后续处理。

特点

本数据集的特点在于其详细记录了学生的餐饮消费习惯，包括支付频率、消费通胀、最受欢迎的菜品、肉类选择、不同附属品的频率、每周访问餐厅的平均次数、账户支出分布、支付时间以及账户余额。数据集通过图表和文本统计两种形式展现，图表类型包括直方图和折线图，文本统计则以排行榜形式展示最常消费的菜品和肉类。

使用方法

使用该数据集首先需要通过pip安装必要的依赖项，并创建相应的数据存储目录。之后，通过执行脚本处理Excel文件，生成的图形和统计数据将保存在指定的输出目录中。用户可以进一步分析这些图形和统计数据，以深入了解学生的餐饮消费行为。

背景与挑战

背景概述

数据集ISKaM4_ss11mik_HLA.xlsx承载了布拉格工业大学（VUT）学生食堂的个性化饮食统计数据。该数据集的创建旨在分析学生在大学食堂的消费行为，其涵盖的数据范围从主要消费习惯到具体食物种类的选择。创建时间未明确标注，但根据README文件的描述，数据集可能由VUT的相关部门或研究人员于近年构建。数据集的核心研究问题是探索和理解学生饮食行为模式，为食堂服务优化和健康管理提供数据支持。在相关领域，此类数据集对于营养学、消费者行为研究以及教育机构餐饮服务管理具有显著的影响力。

当前挑战

构建此数据集面临的挑战主要包括数据采集与处理的准确性，例如，从ISKAM系统中导出数据需要转换为英文界面，并手动设置参数以覆盖整个学习周期。此外，数据集在构建过程中遇到的挑战还包括：1) 数据分类与标注的困难，例如，手动创建的食品分类可能导致某些项目的遗漏或不准确；2) 数据分析中的局限性，由于ISKAM系统无法提供交易发生的具体食堂位置，以及无法区分主菜、菜单与配菜，导致分析结果的精确度受限；3) 数据可视化中的参数选择，例如，直方图的bins数量选择带有随意性，可能影响统计分析结果的解释。

常用场景

经典使用场景

在高等教育机构的膳食管理研究中，ISKaM4_ss11mik_HLA.xlsx数据集提供了极为重要的个体就餐统计数据。该数据集记录了学生食堂就餐的详细信息，常被用于分析学生就餐行为模式，通过绘制各类图表，如就餐时间分布、最受欢迎的菜品等，为研究人员提供直观的洞察。

实际应用

在实际应用中，该数据集可被高校后勤管理部门用于食堂运营的优化决策，例如调整菜品结构、预测食材需求、规划食堂开放时间等。同时，它也为高校食堂的财务管理和成本控制提供了数据支持，有助于实现资源的高效配置。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生了多项研究工作，包括对就餐行为的时间序列分析、消费水平的通货膨胀影响研究以及菜品偏好与营养摄入关系的研究。这些工作不仅丰富了高等教育机构学生膳食管理的研究领域，也为相关政策制定提供了科学依据。