Advertisement

大众点评数据分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
大众点评数据分析涉及从用户评论和评分中提取有价值的信息，用于改进商家服务质量及用户体验。通过统计分析、数据挖掘等技术手段，揭示消费趋势与偏好，助力企业精准营销决策。 博文中所用到的大众点评原始数据进行了分析和引用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 大众点评数据分析
    优质
    大众点评数据分析涉及从用户评论和评分中提取有价值的信息，用于改进商家服务质量及用户体验。通过统计分析、数据挖掘等技术手段，揭示消费趋势与偏好，助力企业精准营销决策。 博文中所用到的大众点评原始数据进行了分析和引用。
     
  • 大众点评数据集分析
    优质
    本项目基于大众点评数据集进行深入分析，旨在探索餐饮业消费者行为模式与偏好趋势，为商家提供优化服务和营销策略的数据支持。 三万多条大众点评数据集，文件名为“大众点评data.csv”。
     
  • 上海的大众点评数据
    优质
    简介：上海大众点评数据涵盖了上海市内各类商家、餐厅及服务场所的用户评价和评分信息，是消费者进行本地生活消费决策的重要参考依据。 大众点评网上的上海美食数据可以用于各种分析。
     
  • Python抓取大众点评数据.zip
    优质
    本资源提供了使用Python编程语言从大众点评网站自动抓取和解析数据的方法与代码示例，帮助用户轻松获取餐厅评价、店铺信息等。 使用Python爬虫抓取大众点评数据的一个难点在于获取坐标偏移的文字字典。页面中的部分文字标签是通过JS解析SVG文件获得的文本内容。在爬取过程中，我们需要登录后才能查看更多的评论信息，因此需要先在浏览器中完成登录并获取到登录后的cookie。 接下来的操作步骤包括：输入待爬取的目标网站地址；内部解析该网站的所有评论链接以提取详细评论内容，并构建字典库所需的数据结构——即字库对应的坐标与SVG矢量图的位置。然后将隐藏于字典库中的数据替换为实际评论信息，例如用户头像、用户名、标签、具体评价文本、图片和评分等。 最后一步是保存这些解析后的数据到txt文件中（或者根据需要转换成Word文档格式）。
     
  • Python抓取大众点评数据.zip
    优质
    本资源提供了一个利用Python编程语言从大众点评网站抓取数据的实用教程和代码示例，适用于餐饮业分析、消费者行为研究等应用场景。 Python大众点评数据爬取涉及使用Python编程语言来提取大众点评网站上的相关信息。此过程通常包括解析HTML页面、处理JavaScript动态加载的内容以及遵守目标网站的robots协议以确保合法合规地获取数据。在进行此类操作时，开发者需要熟悉如BeautifulSoup和Scrapy等库的应用，并注意处理反爬虫机制，比如验证码或IP封禁策略。此外，在数据分析阶段可以利用Python的数据分析工具（例如Pandas）对收集到的信息做进一步的加工与可视化展示工作。
     
  • Java大众点评后端开发, 大众点评系统
    优质
    简介：专注于Java技术在大众点评平台后端的应用与开发，致力于提升和完善大众点评系统的性能和用户体验。 Java大众点评后端系统是一个基于Java技术栈构建的在线服务平台，旨在模拟并实现类似于大众点评网的核心功能。在本项目中，开发者利用了Java的强大功能与灵活性来为用户提供一个全面且高效的餐饮、娱乐及生活服务信息检索和评价平台。通过该系统，用户可以查找各类商户详情，查看他人评论，进行线上预订，并参与各种优惠活动。 作为后端开发语言，Java具备跨平台性、稳定性和丰富的库支持等优势。本项目可能采用了Spring Boot框架来简化应用的搭建与开发过程。Spring Boot内置了Tomcat服务器，使得开发者无需额外配置即可运行Web应用。同时，它还提供了自动配置的功能，提高了开发效率。 为了实现数据持久化需求，项目很可能使用MySQL数据库作为存储解决方案。这是一个广泛使用的开源关系型数据库系统，支持事务处理和ACID特性，并能保证数据的一致性和完整性。此外，可能还会采用MyBatis或JPA（Java Persistence API）进行对象与关系映射操作，简化了数据库的管理。 在架构设计上，可能会遵循RESTful风格以确保API接口清晰、易于理解和使用。这些接口涵盖了用户登录注册、搜索商户信息、发表评论和获取商户详情等功能。为了保证安全性，项目可能采用JWT（JSON Web Tokens）进行身份验证机制，这种方案既简单又安全，并避免了传统会话管理带来的复杂性。 对于高并发处理场景下性能优化的问题，Java的线程模型与Concurrent包提供了强大的支持。系统可能会运用多线程技术来提升效率；同时可能使用Redis或Memcached这样的缓存系统存储频繁访问的数据以加快响应速度。 在测试方面，JUnit和Mockito等工具的应用确保了代码质量和稳定性。通过单元测试及集成测试，开发者可以验证每一个模块以及整个系统的正确性。 项目的源码管理和版本控制依赖于Git技术来促进团队协作效率；同时可能使用Docker进行环境隔离与持续集成/部署（CI/CD），以保证在不同环境中的一致性和可靠性。 综上所述，Java大众点评后端项目涵盖了Web框架、数据库操作、RESTful API设计、身份验证机制、并发处理策略及缓存方案等关键领域。对于初学者而言，这不仅是一份宝贵的实战教程，也提供了深入了解完整业务系统开发流程的机会。
     
  • 2022年上海大众点评商户数据
    优质
    本报告详尽分析了2022年度上海地区各类商户在大众点评平台上的表现与趋势，涵盖餐饮、休闲娱乐等多个领域。 2020年大众点评的数据包含了商户的名称、地址、经纬度坐标、评分以及人均消费等信息。
     
  • Python_大众点评网站数据抓取器
    优质
    Python_大众点评网站数据抓取器是一款使用Python语言开发的自动化工具，专门用于高效地从大众点评网提取餐厅、商家评价等信息，适用于数据分析和商业智能场景。 使用Eclipse PyDev进行Python编程来爬取大众点评网站的数据，而不是采用Scrapy框架。
     
  • 2020年厦门市的大众点评数据
    优质
    该文档基于2020年的数据，全面分析了厦门地区的大众点评平台上的餐饮、旅游等行业的用户评价和消费趋势。 2021年11月厦门市所有商户的大众点评数据包括了商户名称、类型、地址、评分以及经纬度坐标。
     
  • 百度、马蜂窝及大众点评的数据集（用于情感分析）
    优质
    本数据集包含来自百度、马蜂窝和大众点评的旅游评论，旨在支持对用户情感倾向进行深入分析，助力企业优化服务质量。 中国客户评论数据集用于“基于字符的 BiLSTM-CRF 结合 POS 和词典进行中文意见目标提取”的研究。情感分析（Sentiment Analysis），又称意见挖掘（Opinion Mining），是一种文本分析技术，其目的是识别并提取文本中的情感倾向或情绪状态。通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术对文本分类，并确定其中的情感极性，通常分为以下几类：正面情感表示积极、满意或正面的情绪；负面情感则代表消极、不满意或负面的态度；中性情感表明没有明显偏好的中立态度。 该领域常用的技术包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、逻辑回归等机器学习算法以及循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等深度学习模型。这些方法通过训练大量标注的情感数据集，来提取文本特征并进行情感分类。