ISKaM4_ss11mik_HLA.xlsx
收藏github2025-02-13 更新2025-02-14 收录
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https://github.com/ss11mik/PlatekPP
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资源简介:
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。
A student canteen consumption dataset exported from VUT's ISKAM system, which contains the consumption records of student canteens.
创建时间:
2025-02-13
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
搜集汇总
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。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



