GroceryDB：美国食品加工程度数据库

GroceryDB：美国食品加工程度数据库

GroceryDB Data and Codes for GroceryDB 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GroceryDB

项目介绍

GroceryDB 是一个包含超过 50,000 种食品信息的数据库，这些食品主要来自美国的大型连锁超市如沃尔玛、塔吉特和全食超市。该数据库揭示了每种食品的加工程度，为消费者提供了选择健康食品的重要参考信息。通过GroceryDB，我们可以了解到美国市场上73%的食品是超加工食品，平均而言，超加工食品比最低加工食品便宜52%。此外，GroceryDB 显示了消费者的营养选择与食品类别和超市类型之间的强烈相关性。

项目技术分析

GroceryDB 的构建利用了MongoDB，这是一种NoSQL数据库，使用类似JSON的格式进行数据存储。数据库中包含了从沃尔玛、塔吉特和全食超市抓取的所有数据，提供了清洁的数据集以及用于GroceryDB的FPro（食品加工分数）评分。

在技术实现方面，GroceryDB 使用了多种数据文件，包括食品的营养成分数据、产品成分树、以及用于训练机器学习模型的训练数据集等。这些数据文件共同构成了GroceryDB的核心，使其能够为用户提供详细的食品加工程度分析。

项目及技术应用场景

GroceryDB 的应用场景广泛，主要用于以下几个方面：

1. 消费者决策支持：通过提供食品加工程度的详细信息，帮助消费者做出更健康、更明智的食品选择。
2. 政策制定者参考：为政策制定者提供关于食品供应链的数据，以促进食品供应的改革。
3. 学术研究：为研究人员提供了一个丰富的数据集，用于分析食品加工与营养健康之间的关系。

项目特点

GroceryDB 具有以下显著特点：

1. 数据全面性：包含超过 50,000 种食品的数据，覆盖了美国主要连锁超市的食品供应。
2. 加工程度量化：通过独特的评分系统，量化食品的加工程度，帮助消费者识别超加工食品。
3. 营养成分分析：提供了食品的营养成分数据，便于消费者比较不同食品的营养价值。
4. 易于接入：通过MongoDB数据库，方便研究人员和开发者访问和使用数据。

推荐理由

为消费者提供知情选择

在当前的健康意识日益提升的社会背景下，GroceryDB 为消费者提供了一种工具，使他们能够更好地了解食品的加工程度，从而做出更健康的选择。通过这个数据库，消费者可以轻松地比较不同食品的加工程度，避免选择那些可能对健康产生不良影响的高加工食品。

促进食品供应链改革

GroceryDB 还为政策制定者提供了一个重要的工具，帮助他们了解当前食品供应链的现状，进而推动食品供应链的改革。通过提供详细的数据分析，GroceryDB 可以帮助政策制定者制定更有效的政策和标准，以促进食品生产和消费的健康发展。

支持学术研究

对于学术研究人员来说，GroceryDB 提供了一个宝贵的数据资源，可以用于深入研究食品加工、营养成分与健康之间的复杂关系。这些数据有助于研究人员提出新的假设，开展更多创新性的研究，为公共卫生政策提供科学依据。

总之，GroceryDB 是一个极具价值的开源项目，不仅能够帮助消费者做出更健康的选择，还能为政策制定者和研究人员提供重要的数据支持。如果你对食品健康、营养学或公共政策感兴趣，GroceryDB 无疑是一个值得关注的优秀项目。

GroceryDB Data and Codes for GroceryDB 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GroceryDB