评论情感分析：通过自然语言处理（NLP）技术，分析用户评论的情感倾向（如正面、负面、中性）并识别用户关心的主题（如服务、菜品质量、环境等）。季节性分析：分析不同季节或节假日期间用户消费的变化，例如冬季是否有更多的火锅消费，节日期间是否有更多的餐厅预约。用户画像：根据用户的性别、年龄、地理位置等，划分不同用户群体，观察他们的消费偏好。地域热度分析：哪些区域的餐饮或商家热度更高，分析不同地理区域的消费

数据名称：2023年大众点评全国全品类数据特此说明：保证价格最低，数据质量最高变量名称：Id、店名、分店、b_id、一类、m_id、二类、s_id、三类、area、reg、mark、外卖、订座、排队、促销、买单、酒店预约、美容预约、推荐、星级、价格、评论数、榜单、入围、黑珍珠、收藏、tags、匹配、菜品、shopid、评分、电话、状态码、营业状态、路线、地址、lng、lat、团购、优惠、主图、图片

CHFS数据区县码（2011-2019年）。仅在2013和2015年缺失96个观测值，其他年份均完整，数据真实可用。CHFS数据区县码（最全版本）

数据描述：162个区县代码，适用于10-20年份，可匹配约85-90%的样本。可依次匹配coutyid-区县行政码code-地级市行政码city-省份行政码province，从而进行市或县层面的微观与宏观数据匹配的劳动经济学等方面实证研究。数据名称：中国家庭追踪调查（CFPS）数据区县码。