大众点评数据分析：城市热门餐厅评分与指标探索

"大众点评抓取与分析1" 这篇内容主要讲述了如何利用Python进行大众点评数据的抓取和分析，以了解不同城市的热门餐厅及其评分情况。作者特别关注了上海、北京、广州、深圳等12个大城市的餐饮业，选取了各城市排名前100的商铺作为分析对象。 首先，文章提到了数据获取的过程，作者通过网络爬虫技术抓取了大众点评网站上的商铺信息，包括商铺名称、综合评分、商铺星级、所属城市、区域、食品类别、口味评分、环境评分、服务评分以及人均消费和详细地址等关键数据。这些数据可以从链接（https://blog.csdn.net/sinat_32651363/article/details/81120754）中获取。 接下来，作者对抓取的数据进行了初步分析。通过绘制柱状图，展示了各大城市餐厅的星级分布。从动态图表（https://github.com/Liangchengdeye/DaZhongdianping/blob/master/daZhongFood/bin/%E5%95%86%E9%93%BA%E6%98%9F%E7%BA%A7%E6%8E%92%E5%90%8D.html）中可以看出，四星以上的餐厅在TOP100中占据主导地位，反映出大众对于餐厅质量的较高要求。 此外，作者还编写了Python代码片段（https://github.com/Liangchengdeye/DaZhongdianping/blob/master/daZhongFood/bin/foodSort.py），用以展示数据并生成图表。这部分代码创建了一个名为"Bar"的柱状图，用于展示"上海"地区的商铺星级统计。 最后，文章讨论了如何基于口味、环境、服务等指数计算出商铺的综合评价，并对北京地区的100家商铺进行了排序。通过动态图表，可以观察到每家餐厅在这几个方面的表现，从而找出综合评价最高的餐厅。虽然此处没有提供具体的静态图表，但可以理解为动态图表提供了更直观的比较。 这篇内容涵盖了网络爬虫技术在数据分析中的应用，以及如何通过Python库（如`pyecharts`）来呈现和解读数据。通过这种方法，可以为旅行者或美食爱好者提供关于各城市热门餐厅的有价值信息。