目录

  • 1 第一章 大数据分析与Python
    • 1.1 课程介绍及考核要求
    • 1.2 课程PPT
    • 1.3 课程相关软件下载
    • 1.4 jupyter使用及python模块安装
    • 1.5 阿里在线jupyter指南
    • 1.6 数据分析基本操作
  • 2 第二章 Python基础操作
    • 2.1 学习目标
    • 2.2 课程PPT
    • 2.3 演示代码与数据
  • 3 第三章 Python常用库与可视化
    • 3.1 学习目标
    • 3.2 课程PPT
    • 3.3 演示代码与数据
  • 4 第四章 关联规则分析-Apriori模型
    • 4.1 学习目标
    • 4.2 课程PPT
    • 4.3 演示代码与数据
  • 5 第五章 决策树模型
    • 5.1 学习目标
    • 5.2 课程PPT
    • 5.3 演示代码与数据
  • 6 第六章 聚类算法
    • 6.1 学习目标
    • 6.2 课程PPT
    • 6.3 补充知识
    • 6.4 演示代码与数据
  • 7 第七章 神经网络
    • 7.1 学习目标
    • 7.2 课程PPT
    • 7.3 补充知识
    • 7.4 演示代码与数据
  • 8 第八章 表征学习
    • 8.1 学习目标
    • 8.2 课程PPT
    • 8.3 演示代码与数据
  • 9 第九章 案例实践(课程数据案例库)
    • 9.1 网络数据抓取
    • 9.2 百货商场用户画像
    • 9.3 上海餐饮数据分析
    • 9.4 电影推荐系统
    • 9.5 小红书服饰分析
    • 9.6 顾客市场细分
    • 9.7 支付宝交易数据分析
    • 9.8 房地产需求分析
    • 9.9 淘宝用户购物行为分析
    • 9.10 居民幸福感分析
  • 10 期末考核安排
    • 10.1 期末考核安排及课程论文模板
    • 10.2 UCI数据集
    • 10.3 阿里天池数据集
    • 10.4 科学数据银行
    • 10.5 更多数据源
  • 11 参考数据集
  • 12 拓展学习
    • 12.1 贝叶斯模型
      • 12.1.1 课程PPT
      • 12.1.2 演示代码与数据
    • 12.2 社会网络分析
      • 12.2.1 课程PPT
      • 12.2.2 演示代码与数据
    • 12.3 无标题
上海餐饮数据分析

上海市餐饮不同菜系在各个区的,口味,服务,环境等的评分以及人均消费的数据分析。从而得出一些餐饮品类的竞争分析,地区竞争力分析,以及甜品店在上海各行政区的分布情况。





安装BI工具Echars

#!pip install pyecharts
#!pip install echarts-china-cities-pypkg
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #设置中文字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #正常显示负号
pd.set_option('display.float_format',lambda x : '%.2f' % x)#pandas禁用科学计数法
#忽略警告
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from pyecharts.charts import Bar,Grid,Scatter,Pie,Geo
from pyecharts import options as opts


完整代码及数据:





项目完整分析链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/657109312