django基于大数据大众点评美食店铺分析-开题报告

毕业论文开题报告表课题名称基于大数据大众点评美食店铺分析开题日期学生姓名学号专业调研资料的准备：[1]孙惠.基于大数据技术的智慧冷链物流发展与创新分析[J].中国航务周刊,2024,(13):63-65.[2]李春牛.基于大数据分析的出租车监测监管服务平台设计与研究[J].交通企业管理,2024,39(02):52-54.[3]吴雪,肖莹,张旺等.基于大数据分析的智能用电非侵入式负荷分解模型[J].电子设计工程,2024,32(06):109-112+117.[4]宋强.基于大数据分析的配电网低电压变化态势预测研究[J].自动化技术与应用,2024,43(03):96-98+103.[5]刘娜.数字美食的实践者分析框架：以大众点评App为考察点[J].新闻与写作,2024,(01):81-94.[6]文雪梅.大众点评2023“必吃榜”跑出消费提振加速度[N].中华工商时报,2023-06-29(004).设计目的：了解消费者偏好：通过分析大众点评网站上的数据，可以深入了解消费者对不同类型美食的偏好，包括口味、价格、环境等方面。这有助于美食店铺更好地理解市场需求，调整经营策略以提供更符合消费者口味的产品和服务。评估店铺经营状况：分析店铺的评分、评论数量以及用户评价内容，可以评估店铺的经营状况和用户满意度。通过了解用户的反馈，店铺可以及时发现问题并改进，提升服务质量，增强竞争优势。指导店铺选址和扩张规划：通过地理位置分析，可以了解美食店铺在不同地区的分布情况和消费者流量，有助于指导店铺选址和扩张规划。合理选址可以最大程度地吸引目标消费群体，提高店铺的盈利能力。挖掘潜在商机：通过大数据分析，可以发现市场上的新趋势和潜在商机。比如，发现某种类型的美食在某个地区的需求量较大但供给不足，店铺可以抓住这个商机，及时调整经营方向或扩大经营范围。提升竞争力：通过深入分析市场数据，店铺可以制定更有效的营销策略和竞争对策，提升自身在行业中的竞争力。同时，及时了解竞争对手的动态，可以更好地应对市场竞争压力。设计要求：数据收集与清洗：设计要求应包括收集大众点评网站上的美食店铺数据，包括店铺名称、评分、评论数量、店铺类型、地理位置等信息。同时，需要进行数据清洗，包括去除重复数据、填补缺失值等操作，以保证分析的准确性和可靠性。数据分析方法：设计要求应明确采用的数据分析方法和技术。这可能包括统计分析、自然语言处理技术、情感分析、地理信息系统（GIS）技术等。确保所选方法能够充分挖掘数据的潜在信息，并得出有意义的结论。消费者偏好分析：设计要求应包括对消费者对不同类型美食的偏好进行分析。这可能涉及对店铺类型、口味、价格等因素的统计分析，以了解消费者的喜好和需求。店铺评价分析：设计要求应包括对店铺评价的情感分析。这可以通过自然语言处理技术对用户评论进行情感倾向的识别，以了解用户对店铺的积极评价和负面评价，从而评估店铺的整体满意度。地理位置分析：设计要求应包括地理位置分析，将店铺的地理位置数据可视化在地图上，以便理解不同地区美食店铺的分布情况和消费者流量，为店铺选址和扩张规划提供指导。经营策略建议：设计要求应包括根据分析结果提出的经营策略建议。这可能涉及针对消费者偏好的调整、店铺评价的改进、地理位置的选址建议等方面，以提升店铺的竞争力和盈利能力。设计思路：数据收集与准备：首先，需要收集大众点评网站上的美食店铺数据。这包括店铺的名称、评分、评论数量、店铺类型、地理位置等信息。数据可以通过网站的API接口获取，或者通过网络爬虫进行数据抓取。收集到的数据需要进行初步清洗和格式化，包括去除重复数据、处理缺失值等。数据探索性分析：在准备好数据后，进行数据探索性分析，了解数据的基本特征和分布情况。这包括统计店铺数量、评分分布、评论数量分布等。同时，可以利用可视化工具如柱状图、饼图、箱线图等对数据进行可视化，以更直观地了解数据。消费者偏好分析：接下来，针对不同类型的美食店铺进行消费者偏好分析。通过统计分析各种类型美食店铺的评分、评论数量和用户喜好，可以了解哪些类型的美食在市场上更受欢迎。这有助于店铺了解市场需求，调整经营策略。店铺评价分析：对店铺评价的情感分析是关键步骤之一。利用自然语言处理技术对用户评论进行情感倾向的识别，了解用户对店铺的积极评价和负面评价的主要内容和比例。这有助于评估店铺的整体满意度，并及时发现和解决问题。地理位置分析：将店铺的地理位置数据可视化在地图上，可以帮助理解不同地区美食店铺的分布情况和消费者流量。地理位置分析还可以为店铺选址提供指导，选择人流量大、竞争相对较小的地段开设店铺。经营策略建议：最后，根据以上分析结果提出经营策略建议。这可能包括针对消费者偏好的调整、店铺评价的改进、地理位置的选址建议等方面，以提升店铺的竞争力和盈利能力。持续监测与优化：分析结束后，建议建立持续监测机制，定期更新数据并重新分析，以跟踪市场变化和消费者需求，及时调整经营策略，优化店铺运营效果。预期成果：消费者偏好图表：提供各种类型美食店铺的评分分布图、评论数量统计图等，直观展示消费者对不同类型美食的偏好情况。店铺评价报告：提供对店铺评价的情感分析报告，包括用户对店铺的积极评价和负面评价的主要内容和比例，评估店铺的整体满意度。地理位置可视化地图：在地图上可视化店铺的地理位置分布情况，以及不同地区美食店铺的消费者流量情况，为店铺选址和扩张规划提供参考。经营策略建议报告：根据分析结果提出的经营策略建议，包括针对消费者偏好的调整、店铺评价的改进、地理位置的选址建议等，以提升店铺的竞争力和盈利能力。毕业论文撰写：撰写完整的毕业论文，详细呈现数据分析的过程和结果，提供详尽的分析结论和经营建议。任务完成的阶段内容及时间安排：1、2022年11月至12月在指导老师的帮助下确定论文题目，查阅相关文献，完成并提交开题报告。2、2023年1月至2023年3月底完成论文初稿。3、20