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2020年厦门市的大众点评数据

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简介：
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。

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  • 2020年厦门市的大众点评数据
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    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。
     
  • 2017年全国若干城市商户的大众点评数据
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    该数据集包含2017年中国多个城市的商户在大众点评网上的信息，涵盖餐饮、娱乐等服务行业，为研究提供详实的数据支持。 2017年全国部分城市大众点评数据涵盖了多个城市的商户详情，包括北京市、成都市、广州市、哈尔滨市、杭州市、南京市、上海市、深圳市、天津市、武汉市、西安市及重庆市的商户信息。具体包含的内容有：商户名称、类型、地址、评分和经纬度坐标等。
     
  • 2022年上海大众点评商户数据
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    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。
     
  • 上海的大众点评数据
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    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。
     
  • 大众点评数据分析
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    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。
     
  • 2022年厦门市建筑轮廓GIS数据
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    该数据集包含2022年厦门市所有建筑物的精确地理信息和轮廓，适用于城市规划、建筑设计及研究等多领域应用。 2022年厦门建筑轮廓GIS数据包含了该年度厦门市内各类建筑物的地理信息系统资料。这些数据详细记录了城市中的建筑分布情况，为城市规划、建筑设计及相关研究提供了重要的参考依据。
     
  • 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”。
     
  • 大众点评最新省市区商圈JSON数据下载
    优质
    本资源提供大众点评最新的全国范围内的省市、区县及主要商圈的结构化JSON数据下载，方便用户进行数据分析和网站开发。 2018年12月25日的大众点评省市区商圈数据更新情况如下：
     
  • 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。