餐饮行业数据分析案例

餐饮行业数据分析案例可以包括以下几个步骤：

1. 新建项目及数据源准备：根据需求，创建一个新的项目，并准备好需要分析的数据源。可以使用Excel作为数据源，通过读取Excel文件并进行数据清洗和预处理，例如去除异常值、标准化等操作。\[1\]\[2\]

2. 数据可视化目标完成：根据分析目标，使用不同的可视化工具进行数据展示和分析。例如，可以使用matplotlib绘制箱型图、bokeh绘制散点图和柱状图，以及qgis和bokeh结合绘制空间散点图等。\[2\]

3. Power BI分析：可以使用Power BI Desktop进行数据分析。通过从Excel导入数据，并选择需要分析的表格，加载数据后可以进行进一步的数据处理和可视化操作。最后，将分析结果保存为.pbix文件。\[3\]

总结起来，餐饮行业数据分析案例包括数据准备、数据可视化和使用Power BI进行数据分析等步骤。这些步骤可以帮助餐饮行业了解店铺数量、服务与环境、类型店铺计数等信息，并通过可视化工具展示和分析数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [数据分析Power BI案例：餐饮数据分析与可视化](https://blog.csdn.net/weixin_52201738/article/details/125271375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python数据分析实例—— 上海餐饮店数据](https://blog.csdn.net/m0_67575344/article/details/125167470)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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