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美团-大众点评数据分析报告营销方向
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大众点评数据分析报告
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营销方向
大众点评数据分析报告-营销方向.............................................................................. 1
1.数据分析说明.................................................................................................... 2
2.数据整理............................................................................................................ 4
2.1 数据爬取采集 ......................................................................................... 4
2.2 数据预处理与清洗 ................................................................................. 6
3. 数据分析.......................................................................................................... 9
3.1 描述性统计 ............................................................................................. 9
5.1 数据预处理 ........................................................................................... 18
5.2 统计数据基本信息 ............................................................................... 18
5.3 生成训练数据集 ................................................................................... 18
5.4 分词 ....................................................................................................... 18
5.5 训练词频矩阵 ....................................................................................... 19
5.6 计算 TF-IDF 矩阵 ................................................................................. 19
5.7 生成训练集和测试集.......................................................................... 20
5.8 训练贝叶斯分类模型.......................................................................... 20
6. 总结............................................................................................................... 21
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1.数据分析说明
1.团队通过项目需求书制定了大众点评习惯与个性,获取有关产品数据和服务数
据拟定初步权重,进行评估分析。
1)产品数据经过对大众点评软件的观察、体验以及有关问卷调查用户基本评价
拟定得出产品数据和服务数据分析权重,我们认为菜品是一家餐厅评价的最重要
的权重,最终得出的权重比例为环境:菜品:服务=2:5:3
2)通过爬虫抓取数据并使用 python 进行处理,分析的数据依靠的各项函数包进
行。
3)功能说明
数据集收集:Python 系统
数据清洗:python-jupyter
数据可视化:python-jupyter
方案建议:python
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4)用户故事:
1.4.1 用户故事一
消费者群体
What
Why
How
根据系统的餐厅,筛
选和查找适合自己
的餐厅
通过评估数据获取
店家的优缺点
以便更好地了解餐
厅的服务和品质
以便更好的比较不
同店家的优惠程度
等
通过用户的评论数据集,
将店铺商家进行评估:
1.基本评估
2.产品评估
3.服务评估
1.4.2 用户故事二
商家群体
What
Why
How
查看用户对餐厅的
系统分析的评论和
评分。
看到通过系统分析
经过用户的评价和
打分生成的市场占
有率和用户忠诚度
从而改进和优化菜
品和服务,提高用户
满意度。
以便更好地了解市
场和竞争状况,从而
制定相应的营销和
推广。
以便更好地维护用
户关系,增强用户黏
性。
通过用户的评论数据集,
将店铺商家进行评估:
1.基本评估
2.产品评估
3.服务评估
通过用户评论的关键词进
行相关性分析
好评论:继续保持
坏评论:调正修改
1.4.3 用户故事三
营销平台
What
Why
How
更好地制定营销策
略和推广活动,提高
平台的用户量和用
户满意度。
对餐厅服务质量、菜
品口味、价格优惠等
方面进行分析和比
较
吸引更多的用户和
引入更多的商家,为
平台的业务增长做
出贡献。
了解市场竞争状况
和用户需求变化
及时了解用户需求和查看
各个商圈的查看各个商圈
的市场趋势,通过该分析
系统的数据分析。
利用大众点评平台提供的
数据通过可视化分析工具
和用 户 评 论词 云 进 行 分
析。
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2.数据整理
2.1 数据爬取采集
数据获取:采用 requests 爬虫技术收集所需要的数据
所采集数据集为茶点.csv
数据集:爬取的茶点.csv 和大众点评评论数据.csv
部分数据展示如下图
数据说明:数据集①来源于案例资料,数据集②可以通过系统进行即时抓取,并
在解释器中进行数据处理和可视化分析,数据包含:店铺名、店铺均分、评价人
数、商圈位置、经度纬度等信息。
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数据集①:大众点评评论数据.csv
数据集②:茶点.csv
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