帮我用代码写一个美团店铺分析诊断工具

### 回答1：
非常感谢您的提问。以下是一个简单的美团店铺分析诊断工具的代码示例：

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime

def get_shop_data(shop_id):
    """
    获取指定美团店铺的销售数据
    """
    url = f"https://i.waimai.meituan.com/ajax/statistics/saleTrend?shopId={shop_id}&startDate={datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}&endDate={datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()['data']
    df = pd.DataFrame(data['saleTrendList'])
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df.set_index('date', inplace=True)
    return df

def analyze_shop_data(df):
    """
    分析美团店铺销售数据
    """
    # 计算日销售额、平均订单金额、订单数、销售量等指标
    df['daily_sales'] = df['sales'] / df['orderNum']
    df['avg_order_price'] = df['sales'] / df['goodsSold']
    df['daily_order_num'] = df['orderNum'] / df.index.day
    df['daily_sales_volume'] = df['goodsSold'] / df.index.day

    # 计算环比和同比增长率
    df['dod_sales_growth'] = df['daily_sales'].pct_change()
    df['mom_sales_growth'] = df['daily_sales'].pct_change(30)
    df['yoy_sales_growth'] = df['daily_sales'].pct_change(365)

    # 输出分析结果
    print(df.tail())
    print(f"日均销售额: {df['daily_sales'].mean()}")
    print(f"平均订单金额: {df['avg_order_price'].mean()}")
    print(f"日均订单数: {df['daily_order_num'].mean()}")
    print(f"日均销售量: {df['daily_sales_volume'].mean()}")

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    shop_id = '12345678' # 替换成您的美团店铺ID
    shop_data = get_shop_data(shop_id)
    analyze_shop_data(shop_data)

这个工具可以通过美团API获取指定店铺的销售数据，计算各种指标，并输出分析结果。您可以根据需要自行修改和完善代码。

### 回答2：
当然可以！下面是一个简单的美团店铺分析诊断工具的代码实现示例：

import requests

def get_shop_info(shop_id):
    url = f"https://api.meituan.com/shop/v2/{shop_id}/detail"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        shop_info = response.json()
        return shop_info
    else:
        return None

def analyze_shop(shop_id):
    shop_info = get_shop_info(shop_id)
    if shop_info:
        shop_name = shop_info['shop']['name']
        shop_rating = shop_info['shop']['avgScore']
        shop_sales = shop_info['shop']['recentOrderNum']
        
        print(f"店铺名称: {shop_name}")
        print(f"店铺评分: {shop_rating}")
        print(f"近期销量: {shop_sales}")
    else:
        print("获取店铺信息失败")

if __name__ == "__main__":
    shop_id = input("请输入美团店铺ID：")
    analyze_shop(shop_id)

此代码使用了Python的`requests`模块来发送HTTP请求获取美团店铺的详细信息。根据提供的店铺ID，首先调用`get_shop_info`函数来获取店铺信息，然后解析返回的JSON数据，提取店铺名称、评分和近期销量，并输出到控制台。如果出现错误或获取信息失败，则会相应地打印错误消息。

你可以根据需求进一步扩展这个工具，在代码中添加更多的功能和分析逻辑。希望这个示例能帮到你！

### 回答3：
美团店铺分析诊断工具是一个用于分析和诊断美团店铺运营情况的工具。下面是一个用代码实现这种工具的简化版本。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
data['销售额'] = pd.to_numeric(data['销售额'])

# 计算每日销售额
daily_sales = data.groupby('日期')['销售额'].sum()

# 计算店铺累计销售额
cumulative_sales = daily_sales.cumsum()

# 计算每日订单量
daily_orders = data.groupby('日期')['订单量'].sum()

# 计算每日客单价
daily_ARPU = daily_sales / daily_orders

# 输出结果
print("每日销售额：")
print(daily_sales)
print("店铺累计销售额：")
print(cumulative_sales)
print("每日订单量：")
print(daily_orders)
print("每日客单价：")
print(daily_ARPU)

这个代码通过读取一个包含日期、销售额和订单量的csv文件，对店铺进行分析和诊断。首先对数据进行预处理，将日期列转换为日期格式，销售额转换为数值型。然后通过对日期进行分组，计算每日销售额、累计销售额、订单量和客单价，并输出结果。这个工具可以帮助店铺分析每日销售情况、累计销售情况、订单量和客单价，为店铺运营提供参考。当然，这只是一个简化的版本，实际应用中可能还需要添加更多功能和指标来进行更深入的分析和诊断。