大众点评数据分析案例

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• 大众点评数据分析案例
• 餐饮有哪些数据
• 为什么说大众点评是大数据网站

大众点评数据分析案例

摘要本次分析通过编写Python爬虫，获取了大众点评常州地区的商铺数据，以期了解当地餐饮业现状并推荐优质商铺。

工具与背景与目标分析背景：随着移动互联网的普及，人们通过软件选择就餐地点的趋势日益显著。

大众点评作为本地生活消费平台，为消费者提供餐饮信息及评价，具有全面的餐饮数据。

目标：通过对大众点评商铺数据的分析，揭示常州餐饮业的现状，并推荐优质的商铺给消费者。

数据理解与获取数据主要包含商铺名称、类型、商区、地址、星级、人均消费、口味评分、环境评分、服务评分及评论数等信息。

通过爬取数据，最终获得了条商铺信息。

数据清洗数据导入后，去除了重复值，进行了数值化处理，统一格式，并添加了综合评分字段。

数据可视化分析结果显示常州餐饮业分布广泛，星级分布中，五星商户数量较少，南大街和新北万达地区较为集中。

美食类型中，面馆、烧烤、川菜等数量较多，而东南亚菜、农家菜、创意菜数量较少。

面馆、烧烤等虽然数量多，价格实惠，但评分与销量一般。

农家菜数量虽少，但评分高且销量大。

顾客行为分析本地的江浙菜受到消费者喜爱，自助餐与小吃快餐也有一定消费群体。

口味、环境、服务评分成线性关系，反映出服务与环境质量对顾客满意度的影响。

消费水平显示常州商铺人均消费集中在0-50元区间，随着消费金额的增加，顾客数量减少。

店铺推荐根据评分排序，推荐高评分及高评论数的商铺；按价格推荐不同消费水平的商铺；按类型推荐各类美食；按热门商圈推荐推荐商铺。

结论商铺信息方面，市中心等经济发达区域商铺评级较高，五星商铺集中在南大街和新北万达；美食类型丰富，面馆、烧烤、川菜数量多但销量一般，而农家菜数量少评分高。

顾客行为分析显示，江浙菜最受欢迎，口味、环境、服务评分成线性关系，服务与环境改善可提升店铺评分。

商圈信息方面，南大街、新北万达是五星商铺和销量较高的地区，人均消费适中，是理想的就餐选择。

总结，通过数据挖掘，可以为消费者提供个性化推荐，促进餐饮业的健康发展。

餐饮有哪些数据

餐饮数据主要包括以下几个方面：一、客流量数据在餐饮业，客流量是一个关键的数据指标。

它指的是餐馆、酒店或其他餐饮场所每天接待的顾客数量。

这个数据可以帮助餐饮企业了解其受欢迎程度，以及评估其市场营销策略的有效性。

二、销售额数据销售额是餐饮企业收入的主要来源。

通过记录每日、每周、每月的销售额，餐饮企业可以了解其业务表现，并预测未来的发展趋势。

销售额数据还可以帮助餐饮企业进行成本控制和利润分析。

三、顾客反馈数据顾客反馈数据是改进和提升餐饮服务质量的重要依据。

这包括顾客对菜品口味、服务质量、环境等方面的评价和建议。

通过收集和分析这些数据，餐饮企业可以了解顾客需求，从而调整菜单、改进服务，提升顾客满意度。

四、成本数据餐饮企业的成本数据包括食材成本、人工成本、运营成本等。

对这些数据的精确记录和分析，有助于餐饮企业进行成本控制，提高盈利能力。

此外，成本数据还可以帮助餐饮企业做出采购决策，以及制定合理的定价策略。

五、外卖数据随着外卖市场的快速发展，外卖数据已成为餐饮企业的重要关注点。

这包括外卖订单数量、销售额、顾客反馈等。

通过分析这些数据，餐饮企业可以优化外卖服务，提升竞争力。

同时，外卖数据还可以帮助餐饮企业拓展新的市场渠道，提高品牌影响力。

为什么说大众点评是大数据网站

数据是记录一切行为的信息。

比如你的QQ聊天内容、微博动态、淘宝购物记录、在大众点评上的商户评价等，这些都是数据。

过去十几年间，BAT公司积累了海量数据。

网络收集了用户的搜索行为，涵盖了生活方方面面；阿里巴巴则积累了用户的购买行为数据；腾讯则积累了用户的交流信息。

拥有了基础数据后，还需要科学分析和处理才能产生用户端的价值。

没有合适的数据，就像巧妇难为无米之炊，不能称为真正的数据网站。

大众点评在本地O2O行业深耕多年，积累了4200万条评价信息、1000万商户信息，以及1.8亿移动用户数据，完善了会员体系。

这些是大众点评成为数据网站的基础。

大众点评网站上的内容都是通过UGC产生的，从第一个用户上传商户信息开始，数据就开始产生，目前每月产生的内容高达百万级。

这些数据包括商家的基础信息展示、用户点评等。

大众点评积累了关于商家地址、菜品、环境、服务等方面的数据，以及用户的消费习惯等。

在用户点评过程中，平台还对商家数据进行调整和完善。

大众点评目前推出的应用分为两类：商户通、推广通等收费产品；为消费者提供决策的大众点评指数、餐饮行业风向标等；为用户提供个性化推荐的点评管家等。

此外，大众点评也在做开放平台，即将数据向第三方开放。

大众点评还尝试从海量用户点评信息中提炼出与星座消费特征相关的信息，发布在网上得到了许多粉丝的响应。

根据对用户点评信息的分析，结合用户点击流量，大众点评可以得到很多信息，如某个城市的菜系受欢迎程度等。

大众点评的数据应用潜力巨大，月度百万UGC内容产生只是大众点评数据的一个里程碑。

随着用户数据的丰富，结合用户搜索、交易等数据，大众点评可以为用户提供越来越智能的产品。

具体来说，一个热爱吃牛排的人，当他在搜索附近美食时，提供牛排的商户会排到优先位置。

随着数据的丰富，大众点评可以直接给出建议，推荐哪个商户的六分熟菲力牛排最符合用户的口味。

尽管大数据应用的神秘面纱才刚刚揭开，但未来还有很长的路要走。

大众点评正在逐步探索更多深入的数据应用。