1.项目说明

通过对上海餐饮数据的分析，选择相对较好的餐饮类型和地段开店

2.项目具体要求

• 从三个维度“口味”、“人均消费”、“性价比”对不同菜系进行比较，并筛选出可开店铺的餐饮类型
• 选择一个餐饮类型，在qgis中做将上海划分成格网空间，结合python辅助做空间指标评价，得到餐饮选址位置

3.实现思路：

1.根据上海餐饮数据，有’口味’,’环境’,’服务’,’人均消费’这字段，因此可以计算’口味’,’性价比’,’人均消费’三个指标来计算得分，以此为依据来选择餐饮类型，评判标准是人均消费适中，性价比和口味得分较高。
可以先对数据进行清洗和查看，去除异常数据，然后筛选计算三个指标，对三个指标进行0-1标准化，然后用bokeh绘制图表。
2.选出开店的菜系之后再选择开店做好的地理位置，需要考虑消费人口，交通状况，餐饮热度，竞争大小，因此可以使用以下四个指标：
人口密度指标、道路密度指标、餐饮热度指标、同类竞品指标。这几个指标都需要使用QGIS进行地理空间分析得到。
评价方法：
人口密度指标 → 得分越高越好
道路密度指标 → 得分越高越好
餐饮热度指标 → 得分越高越好
同类竞品指标 → 得分越低越好
综合指标 = 人口密度指标*0.4 + 餐饮热度指标*0.3 + 道路密度指标*0.2 +同类竞品指标*0.1
使用上海人口网格图作为基础数据计算人口密度，道路密度，结合上海餐饮数据的餐饮店的经纬度计算餐饮密度和同类竞品密度。
对四个指标进行标注化处理之后加权平均得到综合指标，综合排序选出top10的区域作为备选区域。
可以使用bokeh根据经纬度绘制方形图绘制上海市地图，利用颜色和大小将备选区域标出。

4.实现过程：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 不发出警告

from bokeh.io import output_notebook
output_notebook()
# 导入notebook绘图模块

from bokeh.plotting import figure,show
from bokeh.models import ColumnDataSource
# 导入图表绘制、图标展示模块
# 导入ColumnDataSource模块

#加载数据
data =pd.read_excel(r'D:\IT\python数据分析师\项目7\上海餐饮数据.xlsx',sheet_name = 0)

#数据筛选和清洗
data1 = data[data!=0].dropna()[['类别','口味','环境','服务','人均消费']]

#计算获得性价比字段
data1['性价比'] = (data1['口味']+data1['环境']+data1['服务'])/data1['人均消费']

#创建函数，生成箱型图，查看数据分布情况
def f_boxplot(data,*cols):
fig,axs = plt.subplots(1,3,figsize = (10,4))
n = 0
for col in cols:
data.boxplot(column = col,ax = axs
)
n +=1

#生成'口味','性价比','人均消费'数据的箱型图
f_boxplot(data1,'口味','性价比','人均消费')

#创建函数，对清洗异常数据，并标准化
def dataProcess(data,col):
q1 = data[col].quantile(q = 0.25)
q3 = data[col].quantile(q = 0.75)
iqr = q3-q1
t1 = q1-3*iqr
t2 = q3+3*iqr
data_c = data[(data[col]>t1)&(data[col]<t2)]
data_g = data_c.groupby('类别').mean()
data_g[col+'_nor'] = (data_g[col]-data_g[col].min())/(data_g[col].max()-data_g[col].min())
return data_g

#筛选得到'口味','性价比','人均消费'的单独数据
data_kw = data1[['类别','口味']]
data_xf = data1[['类别','人均消费']]
data_xjb = data1[['类别','性价比']]

#调用函数'口味','性价比','人均消费'数据进行异常值清洗，并标准化
data_kw_score = dataProcess(data_kw,'口味')
data_xjb_score = dataProcess(data_xjb,'性价比')
data_xf_score = dataProcess(data_xf,'人均消费')

#将各个指标数据连接
data_zb = data_kw_score.join(data_xjb_score).join(data_xf_score)

#制作散点图，x轴为“人均消费”，y轴为“性价比得分”，点的大小为“口味得分”

#导入bokeh绘图的模块
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.models.annotations import BoxAnnotation
from bokeh.layouts import gridplot

#绘图数据准备
data_zb1 = data_zb[['人均消费','口味_nor','性价比_nor','人均消费_nor']].sort_values('人均消费')
data_zb1.columns=['consume_mean','kw_score','xjb_score','xf_score']  #重新命名各字段
data_zb1.index.name = 'category'
data_zb1['size'] = data_zb1['kw_score']*40 #创建size ，散点图的大小，以口味得分为维度

index = data_zb1.index.tolist() #用index作为柱状图横坐标类型

source  = ColumnDataSource(data = data_zb1)

#设置标签内容
hover = HoverTool(tooltips =[('餐饮类型:','@category'),
('人均消费:','@consume_mean'),
('性价比得分:','@xjb_score'),
('口味得分:','@kw_score')])

#创建绘图空间
p1 = figure(plot_width = 800,height = 300,title = '餐饮类型得分情况',toolbar_location = 'above',
tools=[hover,'box_select,wheel_zoom,reset,crosshair'])

#绘制餐饮类型得分情况散点图
p1.circle(x='consume_mean',y= 'xjb_score',source = source,color = 'orangered',fill_alpha = 0.5,size = 'size')

#绘制人均消费中间价位区间
price_box = BoxAnnotation(left=40,right=80,fill_color = 'gray',fill_alpha = 0.2)
p1.add_layout(price_box)
p1.grid.grid_line_dash = [10,4]

#绘制口味得分柱状图
p2 = figure(x_range = index,plot_width = 800,height = 300,title = '口味得分',
tools = [hover,'box_select,wheel_zoom,reset,crosshair'])
p2.vbar(x ='category',bottom = 0,width = 0.9,top = 'kw_score',source = source,color = 'skyblue',alpha= 0.7)
p2.grid.grid_line_dash = [10,4]

#绘制人均消费得分柱状图
p3 = figure(x_range = p2.x_range ,plot_width = 800,height = 300,title = '人均消费得分',  #x_range设置为p2一致，图表联动
tools = [hover,'box_select,wheel_zoom,reset,crosshair'])
p3.vbar(x ='category',bottom = 0,width = 0.9,top = 'xf_score',source = source,color = 'olive',alpha= 0.4)
p3.grid.grid_line_dash = [10,4]

p = gridplot([[p1],[p2],[p3]]) #组合图表

show(p)

说明：
1.这里创建两个函数完成数据的查看和清洗，第一个函数f_boxplot(data,*cols)传入餐饮基础数据和字段，循环完成传入字段的箱型图绘制。
第二个函数dataProcess(data,col)传入餐饮基础数据和字段名，对该字段进行数据清洗，去除异常值，并根据餐饮类型进行分组求均值，
2.对每一个餐饮类型的均值进行标准化处理。返回的数据用于数据可视化绘图。
bokeh是python中基于网页的绘图工具库，图像以html保存，并不是基于pandas数据结构的绘图工具库，因此不能直接使用pandas生成的数据进行绘图，需要转化成bokeh绘图所需格式的数据。同时其绘图方法可和matplotlib以及seaborn也有比较大的差别，绘图比较麻烦，但是有更大的灵活性，并且可以设置图形联动以及丰富的可视化交互。
3.使用bokeh绘图餐饮类型的’性价比’散点图,’口味’和’人均消费’的柱状图，散点图中使用’口味’得分来设置散点大小，并用矩形标注何时的价格区间，这样可以得到几个何时餐饮类型, ‘口味’和’人均消费’的柱状图按照人均消费从小到大的顺序绘制每种餐饮类型的柱状图，可以明显看出在符合价格区间的集中餐饮类型中’素菜’的口味得分是最高的。因此可以选择’素菜’作为开店的餐饮类型。

#读取经过空间分析后计算得到的人口密度指标、道路密度指标、餐饮热度指标、同类竞品指标数据
df_net = pd.read_excel(r'D:\IT\python数据分析师\项目7\项目7-2.xlsx',sheet_name = 0)
df_net.fillna(0,inplace = True)
df_net.columns = ['population','roadLenght','cy_count','sc_count','lng','lat']

#将人口密度指标、道路密度指标、餐饮热度指标、同类竞品指标数据数据进行标准化
#人口密度指标 → 得分越高越好
#道路密度指标 → 得分越高越好
#餐饮热度指标 → 得分越高越好
#同类竞品指标 → 得分越低越好
df_net['population_nor'] = (df_net['population']-df_net['population'].min())/(df_net['population'].max()-df_net['population'].min())
df_net['roadLenght_nor'] = (df_net['roadLenght']-df_net['roadLenght'].min())/(df_net['roadLenght'].max()-df_net['roadLenght'].min())
df_net['cy_nor'] = (df_net['cy_count']-df_net['cy_count'].min())/(df_net['cy_count'].max()-df_net['cy_count'].min())
df_net['sc_nor'] = (df_net['sc_count'].max()-df_net['sc_count'])/(df_net['sc_count'].max()-df_net['sc_count'].min())

#生成综合指标
df_net['score'] = df_net['population_nor']*0.4+df_net['roadLenght_nor']*0.2+df_net['cy_nor']*0.3+df_net['sc_nor']*0.1

df_score = df_net[['lng','lat','score']].sort_values('score',ascending =False)
df_score['size'] = df_score['score']*20  #点大小
df_score['color'] = 'green'   #点颜色
df_score['color'].iloc[:10] = 'red'  #top10点设置成红色

from bokeh.models import HoverTool
source = ColumnDataSource(data = df_score)

#设置标签内容
hover = HoverTool(tooltips = [
('经度','@lng'),
('纬度','@lat'),
('综合得分','@score')
])

#生成绘图空间
p= figure(plot_width = 800,plot_height = 800,title = '空间散点图',
tools = [hover,'box_select,wheel_zoom,reset,crosshair'])

#根据经度和纬度绘制点图，点的形状为正方形
p.square(x= 'lng',y='lat',source = source,size = 'size',line_color = 'black',fill_color ='color',
fill_alpha = 0.5)

p.xgrid.grid_line_dash = [10,4]
p.ygrid.grid_line_dash = [10,4]

show(p)

说明：
1.对位置选择的数据分析最好使用地理空间数据处理软件，QGIS可以完成我们大部分的数据处理绘图需求。
2.这里的进行分析的基础数据是上海市人口分布网格数据，上海市道路数据，以及餐饮基础数据，使用上海市人口分布网格数据和上海道路数据可以计算人口密度和道路密度，结合餐饮店经纬度数据就可以计算每个网格内的餐饮店密度和同类竞品密度。然后将数据导出为EXCEL,将EXCEL数据表用pandas读取，然后计算指标并绘制图表进行选址分析。
3.使用经度作为X轴，纬度作为Y轴绘制方形图可以绘制出上海市区域形状的图形，综合指标的数值大小来设置大小，设置综合指标TOP10方格为红色，这样可以清晰的看到备选地址在上海市所处的位置。

5.总结

• 该项目是一个非常典型开店问题，在哪里开一个什么餐馆，过程清晰，方法实用，涉及到的分析方法比价全面。
• 主要运用bokeh来进行绘图，数据处理和计算方面不仅使用基本的pandas,还使用了地理空间数据软件QGIS,每一步基于不用的目的使用
  不同的工具软件，最终完成分析目标。
• 通过完成该项目，对基于一个实际而清晰的目标的数据分析有了一个很好的实践，对工具的组合使用加深了理解。