内容概要 这是一套完整的餐饮数据分析项目，涵盖了从数据清洗、数据分析到数据可视化的全流程。具体包括： 数据清洗：对原始的上海餐饮数据进行预处理，处理包括将数据中的0替换为空值、数据类型转换、缺失值处理、异常值处理和重复数据处理等操作，最终保存清洗后的数据。 数据分析：从多个维度对餐饮数据进行分析，如各类别和各行政区的总点评数、平均人均消费、平均评分，还进行了类别和行政区的频率分布分析，以及基于人均消费、口味评分、环境评分、服务评分和点评数的 K 均值聚类分析。 数据可视化：将分析结果以多种可视化图表呈现，如词云图、柱状图、水平条形图和分组柱状图等，直观展示数据特征。 适用人群 数据分析师：可以学习到完整的数据处理和分析流程，以及如何运用 Python 进行数据操作和可视化。 餐饮行业从业者：通过对餐饮数据的分析和可视化结果，了解不同类别和行政区的餐饮市场情况，为经营决策提供参考。 Python 编程学习者：可以借鉴代码中的数据处理技巧、数据分析方法和可视化库的使用，提升编程能力。 适用场景：餐饮市场调研、餐饮企业经营分析、数据处理和可视化教学等。

本数据集作为【python数据分析实战】，分析餐饮数据。.....................................................................................................................................................

基于Django的美食推荐系统（美食、餐饮数据，爬取、可视化、管理、推荐）毕业设计项目，可以实现对数据的爬取，将爬取数据展示在系统中，并利用协同过滤算法进行个性化推荐，具体功能包括数据可视化部分、美食下单、美食评论，管理员端实现对数据的管理。 使用前请查看说明文档

本数据集作为【python数据分析实战】城市餐饮店铺选址问题（1）—— 对不同菜系进行比较，并筛选出可开店铺的餐饮类型 中的数据支撑

使用网源数据——上海餐饮数据，通过excel进行数据分析。餐饮是生活中必不可少的一部分，在这些众多的餐馆中，总体来讲，我国餐饮业在经营管理、运营模式、发展思路等方面还存在着很大的差距，餐饮消费市场稳定且快速发展，给餐饮企业带来了巨大的发展空间。随着人们可支配收入的增加和消费理念的转变，餐饮需求逐年快速增长。通过对上海各区的各种餐饮数据的分析，得到最具有竞争力的品类，并且建立综合分数指标的计算公式来挑选出最适合地址，以此可以提高消费者的生活质量。

数据集为通过编写代码下载的饿了么平台上的数据，数据为福建师范大学周边商家的数据，数据量为12万+，已进行了初步的数据清洗。

南京市餐饮数据，大众点评抓取南京市餐饮数据，

该数据是在美团上采集的平顶山的餐饮数据，其中包含了上万条数据。该数据存在TXT文档中。