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上海餐饮相关数据压缩包。

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简介：
本数据集旨在为【python数据分析实战】中的城市餐饮店铺选址问题（第一部分）提供数据基础，通过对各类菜系进行详细的对比分析，最终筛选出具备商业潜力的、适合开设餐饮店铺的各类类型。

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  • 上海餐饮行业数据.zip
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    本资料集聚焦于上海餐饮行业的全面分析，涵盖市场趋势、消费者偏好及竞争格局等关键领域，为业界人士提供深入洞察。 本数据集作为【Python数据分析实战】城市餐饮店铺选址问题（1）—— 对不同菜系进行比较，并筛选出可开店铺的餐饮类型的数据支撑。
     
  • 上海餐饮数据CSV格式
    优质
    本数据集包含了上海市各类餐厅的相关信息，包括但不限于餐厅名称、地址、评分、菜品类型和营业时间等关键指标，采用CSV标准格式存储。 上海餐饮数据集以csv格式提供，适用于基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址案例研究。该数据集中包含类别、行政区、点评数、口味评分、环境评分、服务评分、人均消费金额以及城市地理位置坐标（经度Lng和纬度Lat）等信息。
     
  • Excel数据分析——上海市餐饮业数据.zip
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    本资料为《Excel数据分析》系列之一，聚焦于上海市餐饮行业的具体数据。涵盖从数据收集、整理到分析的全流程指导，旨在帮助用户利用Excel深入洞察上海餐饮市场趋势和特点。 利用上海餐饮数据进行Excel数据分析是一个重要的研究领域。作为人们日常生活中不可或缺的一部分，众多餐馆在经营管理、运营模式和发展思路等方面仍存在较大差距。然而，随着我国餐饮消费市场的稳定增长与快速发展，这为餐饮企业提供了巨大的发展空间。 近年来，在可支配收入增加和消费理念转变的背景下，人们对餐饮的需求逐年攀升。通过对上海各区各类餐饮数据进行分析，我们能够识别最具竞争力的品类，并通过综合分数指标计算公式来选择最合适的地址位置。这一过程有助于提升消费者的生活质量。
     
  • 上海餐饮数据CSV含9W+条记录
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    本数据库包含超过九万条有关上海市餐饮行业的详细记录，内容涵盖店铺信息、菜品评价及消费者反馈等多维度数据。适合市场分析与商业决策参考。 上海餐饮数据集包含9万多条记录的CSV文件，提供了丰富的信息用于分析上海餐饮行业的状况。该数据集可能包括以下核心字段： 1. **商户名称**：识别各个餐饮商家的独特标识。 2. **地址**：餐厅的具体位置，可用于研究分布规律或热门商圈。 3. **电话**：方便联系商家或获取更多信息。 4. **营业时间**：了解商家的运营模式和时间规律。 5. **人均消费**：反映餐厅的价格水平，可分析消费者的消费习惯和市场定位。 6. **评分**：消费者的评价，可以反映商家的服务质量和菜品质量。 7. **评论数量**：体现餐厅的受欢迎程度和口碑传播。 8. **菜系**：揭示了餐饮市场的多样化和地域特色。 9. **标签**：可能包括特色菜品、优惠活动等，有助于定位和推广。 10. **经纬度**：地理坐标，可进行地图上的可视化分析。 通过这些数据，我们可以进行以下多方面的分析： - **市场趋势**：分析各菜系的受欢迎程度，了解餐饮行业的主流趋势。 - **空间分布**：利用经纬度绘制热力图，研究餐饮店在城市中的分布特点，如是否集中在商业区、居民区等。 - **消费水平**：探究不同区域、菜系的人均消费差异，为消费者提供选择参考，也为商家调整定价策略提供依据。 - **时间模式**：分析营业时间与评分、评论数量的关系，理解消费者的用餐习惯。 - **用户行为**：高评分和评论数量可能意味着良好的用户体验，可挖掘顾客满意度的决定因素。 - **商圈竞争力**：对比同一商圈内不同餐厅的表现，揭示竞争格局。 - **营销策略**：根据标签数据，分析哪些特色或促销更受消费者欢迎，指导商家制定营销策略。 此外，还可以结合其他公开数据，如人口统计数据、交通信息等进行深度挖掘和综合分析。例如可以研究人口密度对餐饮需求的影响以及交通便利性对餐厅选址的考量。 这个数据集不仅为学术研究提供了宝贵的资料，也是商业智能、市场调研和政策制定的重要工具。通过有效的数据分析，我们可以洞察餐饮市场的潜在机会，优化运营，提升服务质量，并预测未来的行业动态。
     
  • 上海餐饮数据（用于数据分析项目实战）.csv
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    本CSV文件包含上海市各类餐饮企业的详细数据，包括店铺名称、地址、营业类型、评分等信息，适用于数据分析项目的实战练习。 本资源用于数据分析使用项目名称为：城市餐饮店铺选址分析 大约10万条记录，数据格式如下： 类别 行政区 点评数 口味 环境 服务 人均消费 城市 Lng Lat 烧烤 浦东新区 176 8 8.6 7.9 124 上海市 121.9678597 30.88447665 美食 闵行区 2 6.1 6.5 6.3 0 上海市 121.9677809 30.88381825 粤菜 浦东新区 141 6.7 7.2 6.6 141 上海市 121.933142 30.89322409 海鲜 浦东新区 76 7.2 7.2 7.3 148 上海市 121.9260623 30.89986826
     
  • 与知识图谱相关的数据压缩包
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    该数据压缩包包含了多种类型的知识图谱相关资料和文件，旨在为研究者及开发者提供便捷的数据获取途径，并支持进一步的研究开发工作。 贪心学院的知识图谱相关数据压缩包可以通过命令导入到Neo4j数据库中，如有需要可以使用积分下载。
     
  • 上海出租车GPS数据（压缩文件）
    优质
    本压缩文件包含上海市区出租车行驶过程中采集的GPS轨迹数据集，适用于交通模式分析及城市出行研究。 上海市出租车的GPS数据可用于深度学习预测。详情请自行下载并解压文件。
     
  • 中小餐饮商家的餐饮数据集
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    本数据集专为中小餐饮企业打造，涵盖订单、销售及顾客反馈等关键信息，助力餐厅优化运营策略，提升服务质量和市场竞争力。 数据集是通过编写代码从饿了么平台下载的福建师范大学周边商家的数据，包含12万条以上的记录，并已进行了初步的数据清洗。
     
  • 上海餐饮数据集及Python下的可视化与聚类分析
    优质
    本项目基于上海地区的餐饮业数据，运用Python进行数据分析、可视化和聚类研究，探索餐饮行业的分布规律及特征。 这是一套完整的餐饮数据分析项目，涵盖了从数据清洗、数据分析到数据可视化的全流程。 在数据清洗阶段，对原始的上海餐饮数据进行了预处理，包括将其中的0替换为空值、进行数据类型转换、缺失值处理、异常值处理和重复数据处理等操作。最终保存了经过清洗后的干净的数据集。 接下来是数据分析环节，在这一部分中从多个维度分析了餐饮数据，比如各类别及各行政区总的点评数、平均人均消费以及平均评分，并进行了类别与行政区的频率分布分析。此外还基于人均消费、口味评分、环境评分和服务评分等指标进行K均值聚类分析。 在最后的数据可视化阶段，则是通过多种图表形式直观地展示了上述数据分析的结果，包括词云图、柱状图和水平条形图等多种类型的分组柱状图，从而便于观察数据特征及发现潜在的趋势或模式。 这套项目适用于以下人群： - 数据分析师：可以学习到完整的数据处理与分析流程，并了解如何使用Python进行相关操作和可视化。 - 餐饮行业从业者：通过餐饮数据分析结果能够更好地理解不同类别和地区市场的现状，为日常运营决策提供依据支持。 - Python编程初学者或进阶者：可以从代码中借鉴数据预处理技巧、统计方法以及各种图表库的应用经验，以提升个人技术能力水平。 这套项目适用于多种场景应用，例如开展餐饮市场调研工作时可作为参考；或者用于指导企业内部经营策略调整过程中的数据分析需求。此外也可以用作教学案例来教授学生关于大数据处理和可视化方面的知识技能。