前言
大家好，又到了Python爬虫 数据分析可视化的专题，今天案例是对美团网杭州市美食团购的数据进行分析，如果已经或者最近有打算开一家美食团购店铺的读者，希望本文能对你有所帮助。
数据获取
本次案例需要爬取的目标网站为美团网web端杭州市美食页面
方法还是和之前的一样，F12查看数据包，找到对应的url再使用requests爬取数据
由于这部分操作我们已经使用来很多次，并且也出过技术解析，所以此处就不再赘述，来看部分代码
代码语言：javascript复制for url in url_list:
print(n)
data = requests.get(url,headers = headers).json()
data1 = data['data']['poiInfos']
for i in range(len(data1)):
title = data1[i]['title']
area = data1[i]['address'][0:3]
score = data1[i]['avgScore']
comment = data1[i]['allCommentNum']
price = data1[i]['avgPrice']
coupons = coupon(data1[i]['dealList'])
try:
coupons_num = coupon1(data1[i]['dealList'][0]['title'])
except:
coupons_num = 0
diejia = coupon2(data1[i]['dealList'])
wifi = coupon3(data1[i]['dealList'])
ziti = coupon4(data1[i]['dealList'])
temp = [title,area,score,comment,price,coupons,coupons_num,diejia,wifi,ziti]
df.loc[p] = temp
p = p 1数据说明
其实目标URL就是一个API?
可以看到提供的信息并不多，甚至连销售量都不提供，但对我们的分析并没有太多影响，来看下最终取得的数据与指标说明
词频分析
首先我们来看一下杭州餐厅店铺名的词云图与条形图
可以看到在800多家美食店铺中，餐厅名中出现最多的还是火锅、烧烤、蛋糕、咖啡，再绘制量化的条形图
所以如果你的店铺想走小众路线那就要尽量避免上述种类的美食。
价格分析
本节对杭州市美食店铺的整体价格情况进行分析，绘制出价格的直方图?
可以看到，大多数的店铺团购均价低于100元，通过计算更能得到平均价低于100元的店铺占比达到89%，所以如果你想进军杭州美食团购业，价格定在100元以下会更符合市场。
影响因素分析
在这一节我们将使用箱线图对影响美食销量、评分的相关因素进行分析，先来看下评分相关的因子，首先来看下店铺优惠限制使用人数对评分的影响
可以看到，将优惠套餐设置为限制4人使用所获的评价最高，其次是0人也就是一次只能一个人使用和7人，所以如果想售卖优惠券的话，就限制4人使用吧！
接着看下其他几个指标对评分的影响，先看下商家是否提供Wi-Fi对评分的影响
上图分别是商家是否提供Wi-Fi与平均分的箱线图，其中越长的箱子表示提供WI-FI的商家数量越多，可以看到大多数商家提供了Wi-Fi并且其得分也要略高一点，再看看另外两个指标。
上图分别是优惠券是否可以叠加和商品自提与平均分的箱线图，可以看到，大多数商家都提供这两项功能，并且平均分比没有该选项的商家要高。所以如果想开一家美食店，这两项功能需要考虑哦。
区域对销量的影响
本届我们来分析不同区域对销量的影响，由于我们获得的数据并没有提供直接销售量，因此我们选择评论数来代表销量与杭州市不同区域进行分析
可以看到，江干区、萧山区、西湖区的商家最多，但是销量相对高一点的区是富阳区、拱墅区、萧山区、滨江区，所以如果想在杭州开一家美食店铺，萧山区是一个不错的选择。
结束语
通过上述分析，我们大致得到了如果想在杭州开一个美食店铺，选择在萧山区，价格在100元以下，并且设置优惠套餐同时提供优惠券叠加、WI-FI上网、商品自提等功能会获得更好的销量与评价。
由于数据并不够丰富，我们分析做到这里就结束了，如果能获取一些更多的信息比如：折扣力度、销售量、评论关键词等，我们就可以做一些更多的比如回归分析等统计分析。
