如果你想开一家餐饮店

相信每个人的心中都有一个做老板的梦，即便是个小店。民以食为天，大多数人，在资金有限的情况下，会首选餐饮作为创业的项目，但是餐饮也有很多类型，大众的口味也是千差万别的。那既然是创业，也不能只靠拍脑袋来做决定的，那么数据分析就能给你一些确切的信息，来帮助你决策。

这里正好有上海的餐饮数据，总共有96400条信息，不妨就此分析一下。

拿到数据，首先就是进行清洗和整理了，这样更有利于我们的分析。基本的三大工具先导进来，Pandas，Numpy，Matplotlib。接着就是去掉空值，绘制箱线图查看源数据的数据分布。由于各指标的量级不一样，计量单位也不一样，所以还要对数据进行标准化处理。

基本工具

数据清洗与处理_代码

以上代码，用Matplotlib绘制箱线图，对源数据初始分布做可视化展示，可看出，不同指标的数据分布都存在超出bar值的异常点、离群点，所以在数据处理时，还要按分位值过滤掉重度异常的值（3IQR）。

源数据箱线图

数据处理完成，接下来确定餐饮类型。口味得分为餐饮行业里的核心指标，按照这个指标，画图分析哪种类型的餐饮最受欢迎。运用Bokeh工具，绘制联动的气泡图和柱状图。

Bokeh绘制联动图

作图如下，气泡图的气泡大小代表了口味得分，灰色区域为大众消费的人均费用范围（40-80）。可看出在大众消费的范围内，口味得分最高的是素菜类型，甚至在全部类型的餐饮中，素菜的口味得分也是最高的。如果从口味的角度出发，基本确定我们可以选择素菜作为我们的餐饮类型。

气泡、柱状图_联动图

确定了餐饮类型，我们需要再确定餐饮店的选址。

在Qgis上，分别按照人口密度栅格图进行统计餐饮店个数、素菜餐饮店个数、以及道路密度，人口密度。最后把栅格进行质心转换。

Qgis_餐饮个数统计

Qgis_道路密度统计

Qgis_统计结果进行质心转换

完成了所有的空间统计，再将统计好的数据导入到Spider中进行数据清洗和处理，先对数据进行标准化处理，然后计算每个地点的综合得分，综合得分为：0.4*人口密度指标+0.3*餐饮热度指标+0.2*道路密度指标+0.1*素菜热度指标（同类竞品的指标）。

空间统计数据清洗与处理

清理好统建数据，在运用Bokeh绘制散点图（正方形状），将综合得分top10标为红色，这也是餐饮地点的top10选择，这样就知道餐饮店的大概选址啦。

Bokeh绘制散点图代码

散点图_地点选择top10