数据分析 | 什么？数据能告诉我们怎样开店更赚钱？

我还上学的时候，身边大部分女孩子们都表示自己没有什么事业心，以后能开一家自己的咖啡店或者烘焙店，平时做做饮料甜点，和客人聊聊天就可以了。其实开店哪有那么简单，一点儿不比正常上班容易：店铺如何选址？主营菜品是什么？客户群体怎么定位？这里面都是大有学问的，就拿选址来说，一方面要控制租金，另一方面又需要人流量大，周围有目标客户群体……那么想开一家赚钱的餐饮店，数据分析能告诉我们什么秘诀呢？

一、怎样选择餐饮店铺类型

首先，假如在上海，开什么类型的餐饮店比较好呢？先搞来上海的餐饮数据了解一下：

上海餐饮数据长这样

我们试着从“口味”、“人均消费”、“性价比”三个维度对不同菜品系列进行比较，筛选可开店铺的餐饮类型。其中性价比这个指标，是这样处理的：性价比得分 =（口味 + 环境 + 服务）/人均消费

经过数据清洗，去除空值和异常值（去掉异常值，排除高端奢侈餐饮的数据干扰），各种指标得分计算以及标准化，可以得到下面的餐饮类型得分图。这是由bokeh绘制的可交互表格，横坐标表示人均消费（元 / 人），纵坐标表示性价比得分，鼠标悬停时将显示餐厅类型、人均消费、性价比得分以及口味得分。

餐饮类型得分图

还有下面两张图：不同类型的餐厅口味得分和人均消费得分。横坐标表示餐厅类型，纵坐标表示口味得分及人均消费得分。

这么分析一下，果然发现了几种比较好的店铺类型可供选择：比如主营素菜，之前压根儿都没注意到其实算是个不错的选择：人均消费价格适中（40~60元/人），口味得分很高，性价比合适。

图表联动：选中“素菜”

二、店铺如何选址
餐饮业重中之重就是选址了，这里我们先在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，从而得到店铺选址位置。看看具体做法：
1、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
2、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
3、最后得到较好选址的网格位置的中心坐标，以及所属区域

选址推荐，top10为红色点

好啦，以上就是店铺选址分析的基本套路。
代码和可以交互的图表放在GitHub了，可以去互动一下玩玩看。

我是娜娜酱，今天也是套路满满的一天！
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