记录学习数据分析做过的项目：餐饮店铺选址分析（Python & QGIS）
分析结果见： 什么？数据能告诉我们怎样开店更赚钱？
##一、从“口味”、“人均消费”、“性价比”三个维度对不同菜品系列进行比较，筛选出可开店铺的餐饮类型
⑴ 计算出三个维度的指标得分
⑵ 评价方法：
口味 → 得分越高越好
性价比 → 得分越高越好
人均消费 → 价格适中即可
⑶ bokeh制作散点图
其中：
① 数据清洗，清除空值、为0的数据
② 检查数据分布，去除异常值（以外限为标准）：排除高端奢侈餐饮的数据干扰
③ 性价比指标计算方法 → 性价比 = （口味 + 环境 + 服务）/人均消费
④ 先分别计算三个指标，再合并数据作图，指标之间的噪音数据不相互影响
##二、选择一个餐饮类型，在QGIS中做将上海划分成格网空间，结合Python辅助做空间指标评价，得到餐饮选址位置
① net_population.shp → 投影坐标系，上海1km²格网内的人口密度数据
② road.shp → 投影坐标系，上海道路数据
具体做法：
⑴ 通过空间分析，分别计算每个格网内的几个指标：人口密度指标、道路密度指标、餐饮热度指标、同类竞品指标
⑵ 评价方法：
人口密度指标 → 得分越高越好
道路密度指标 → 得分越高越好
餐饮热度指标 → 得分越高越好
同类竞品指标 → 得分越低越好
综合指标 = 人口密度指标X0.4 + 餐饮热度指标X0.3 + 道路密度指标X0.2 +同类竞品指标X0.1
⑶ 最后得到较好选址的网格位置的中心坐标，以及所属区域