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。
5星
