大众点评数据分析:城市热门餐厅评分与指标探索
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更新于2024-06-30
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"大众点评抓取与分析1"
这篇内容主要讲述了如何利用Python进行大众点评数据的抓取和分析,以了解不同城市的热门餐厅及其评分情况。作者特别关注了上海、北京、广州、深圳等12个大城市的餐饮业,选取了各城市排名前100的商铺作为分析对象。
首先,文章提到了数据获取的过程,作者通过网络爬虫技术抓取了大众点评网站上的商铺信息,包括商铺名称、综合评分、商铺星级、所属城市、区域、食品类别、口味评分、环境评分、服务评分以及人均消费和详细地址等关键数据。这些数据可以从链接(https://blog.csdn.net/sinat_32651363/article/details/81120754)中获取。
接下来,作者对抓取的数据进行了初步分析。通过绘制柱状图,展示了各大城市餐厅的星级分布。从动态图表(https://github.com/Liangchengdeye/DaZhongdianping/blob/master/daZhongFood/bin/%E5%95%86%E9%93%BA%E6%98%9F%E7%BA%A7%E6%8E%92%E5%90%8D.html)中可以看出,四星以上的餐厅在TOP100中占据主导地位,反映出大众对于餐厅质量的较高要求。
此外,作者还编写了Python代码片段(https://github.com/Liangchengdeye/DaZhongdianping/blob/master/daZhongFood/bin/foodSort.py),用以展示数据并生成图表。这部分代码创建了一个名为"Bar"的柱状图,用于展示"上海"地区的商铺星级统计。
最后,文章讨论了如何基于口味、环境、服务等指数计算出商铺的综合评价,并对北京地区的100家商铺进行了排序。通过动态图表,可以观察到每家餐厅在这几个方面的表现,从而找出综合评价最高的餐厅。虽然此处没有提供具体的静态图表,但可以理解为动态图表提供了更直观的比较。
这篇内容涵盖了网络爬虫技术在数据分析中的应用,以及如何通过Python库(如`pyecharts`)来呈现和解读数据。通过这种方法,可以为旅行者或美食爱好者提供关于各城市热门餐厅的有价值信息。
2022-08-08 上传
2023-06-09 上传
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2023-09-27 上传
VashtaNerada
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