⼤众点评数据分析
⼀、项⽬背景
民以⾷为天，每个地区都有令我们⾃⼰向往的美⾷，鲁菜、粤菜、川菜、各种特⾊菜，都是我们中国特⾊美⾷，本篇通过⼤众点评官⽹爬取的数据分析全国各地美⾷，服务，物价⽔平等。
⼆、项⽬介绍
成都大众本项⽬主要是对⼤众点评中全国范围内⼀⼆线城市美⾷信息进⾏分析，通过python数据处理以及通过tableau可视化。整个项⽬分为项⽬⽬的的确定、数据的预处理、对数据的分析和项⽬总结这五个部分。
三、项⽬流程
项⽬⽬的
各地区美⾷占⽐，美⾷种类划分，对各地物价对⽐，各地美⾷服务，环境，⼝味评价对⽐。
数据来源
来⾃（路⼈甲TM）提供的数据
数据预处理
主要是运⽤python预处理。
导⼊模块
读取数据
整体观察
查看数据详情
重复值处理
缺失值处理
可视化分析
由图可看出北京，天津，上海，深圳，⼴州，成都的美⾷餐厅相对较多，餐厅总量⼤于9000，顾客的选择性⼴泛。
对于爱吃辣的本博主，更重视川菜的排⾏，排名紧跟第四，不愧是⽆辣不欢的爱辣⼈⼠。
由图可看出北京，上海的均价极⾼，其次是深圳，均价反映城市消费⽔平，说明北京，上海，深圳城市的消费⽔平颇⾼。
由城市评价⼈数柱状图可看出，顾客的参与度以北京、上海、⼴州居前三，也说明新增游客在、对于餐厅的点评参考度丰富，可能间接提⾼新增游客，由上图三个饼图对于各城市⼝味、服务、环境⽔平占⽐（⼝味评价以⼤于8为优，⼤于5⼩于8为良，⼩于5为差），可看出优质⼝味，服务，环境均占⽐20%以上，有百分之70以上为良，各餐厅应向着优质⼝味，服务，环境发展以吸引更多客户
最终完成了以下仪表板，可通过筛选器随机选中⽬标城市进⾏对⽐