城市餐饮店铺选址分析：口味、消费与性价比评估

"该资源是关于城市餐饮店铺选址分析的项目练习，主要涉及Python编程和地理信息系统（GIS）的应用。项目分为两个部分：第一部分是对不同菜系的餐饮类型进行多维度评估，第二部分是在QGIS中进行空间指标评价以确定最佳餐饮位置。" 在项目的第一部分，你需要对城市的餐饮店铺进行深入分析，选取"口味"、"人均消费"和"性价比"三个关键维度进行比较。具体步骤如下： 1. 指标计算：计算每个维度的得分。口味得分基于口味评分字段的平均值并进行标准化处理；人均消费得分同样通过餐饮类别的平均值计算，但需考虑价格适中的范围；性价比得分是口味、环境和服务之和除以人均消费的平均值后标准化。 2. 数据清洗：清理包含空值或为0的数据，确保数据质量。 3. 异常值处理：检查数据分布，去除异常值。这里排除高端奢侈餐饮数据，以免干扰结果。 4. 图表绘制：使用bokeh库创建散点图，其中x轴表示人均消费，y轴表示性价比得分，点的大小代表口味得分。同时，还需要绘制柱状图分别展示口味得分和性价比得分。 在项目第二部分，你将针对选定的餐饮类型（如素菜馆）进行空间分析，结合GIS工具QGIS和Python进行选址决策。具体要求包括： 1. 空间指标计算：在1km²的格网中，计算人口密度、道路密度、餐饮热度和同类竞品数量这四个指标。每个指标都有特定的得分标准：人口密度和道路密度得分越高越好，餐饮热度也越高越好，而同类竞品数量得分则越低越好。 2. 综合指标：根据各指标的权重计算综合得分，其中人口密度占40%，餐饮热度占30%，道路密度占20%，同类竞品占10%。 3. 数据处理：使用QGIS进行空间统计，将网格数据导出为点数据，转换为WGS84地理坐标系，然后在Python中进行指标标准化等操作。 4. 结果展示：利用bokeh生成散点图，显示较好选址的网格位置中心坐标及其所属区域。 这个项目综合运用了数据分析、数据清洗、数据可视化和空间分析技巧，旨在帮助理解如何利用Python和GIS进行商业决策。通过完成这个项目，你可以提升在Python编程、数据处理和地理信息分析方面的能力。