书籍评分数据信息的数据结构比较干净，格式也比较规范，适合用来练练数据或者推荐系统相关的算法。嗯，数据里一共有 1 万本书，评分有几十万条，每本书基本都有 100 条左右的评论。用户数也挺多的，5 万多，最少每人评了两本，数据还算丰富。
评分数据是放在rating.csv里的，结构直观，三列：book_id、user_id、rating。你用pandas直接读进来就能，比如看看哪个用户打分最高，或者哪些书评分集中在 4-5 之间。
再来看read.csv，这个是标记用户读过哪些书的，用法也挺。可以和评分数据做个merge，判断某些书是不是常被读但没被评，挺适合做用户行为的。
最有意思的是books.csv，里面是每本书的元数据，像作者、出版年份、平均评分等等。如果你想加点推荐逻辑，比如按作者推荐、按年份过滤，这些字段就方便。
额外还有一批从 Goodreads 爬下来的XML 原始数据，虽然这版不，但文件名和结构有，方便你扩展数据或用 XML 解析来玩高级玩法。
如果你是做推荐算法的，可以试试协同过滤、隐语义模型啥的；如果是新手，光是做评分分布、用户活跃度也挺有意思的。数据结构比较规整，拿来练手合适。
顺带一提，跟这个数据集相关的一些资源你也可以看看，比如算法书籍推荐和书籍库功能详解，也都蛮有参考价值的。
如果你刚好在找个结构清晰、内容丰富的图书评分数据集来练模型、画图或者做可视化展示，嗯，这个就还蛮适合的～