河南郑州美食店铺大数据助力餐饮行业起飞

后端

2023-09-05 00:54:06

河南郑州美食店铺大屏可视化系统：推动餐饮行业发展的新利器

河南郑州，作为豫菜的发源地，以其丰富的美食文化和众多美食店铺而闻名。为了充分挖掘这些美食宝藏的潜力，为餐饮行业的发展提供决策依据，设计一个可视化大屏系统至关重要。

系统架构

该可视化大屏系统建立在Python Django框架之上，实现了以下模块：

数据采集模块： 从互联网、政府部门和行业协会等来源采集河南郑州美食店铺信息。
数据存储模块： 将收集的数据存储在数据库中，以便进一步查询和分析。
数据分析模块： 对数据库中的数据进行分析，生成店铺分布、菜系分布和人均消费等报告。
数据展示模块： 使用地图、图表和文本等形式，将分析结果以可视化的方式在大屏上呈现。

系统功能

数据采集： 自动从各种渠道收集数据，确保数据的全面性和准确性。
数据存储： 提供灵活的数据存储和管理，支持数据查询和导出。
数据分析： 通过专业算法进行数据分析，生成深入的见解和报告。
数据展示： 采用丰富的可视化形式，以直观的方式展示分析结果。

系统意义

决策依据： 为餐饮企业提供开店选址、菜单规划和定价策略等决策依据。
产业知名度： 提升河南郑州美食产业的知名度，吸引更多食客和游客。
美食文化传承： 促进豫菜文化的传承和发展，让更多人了解和喜爱郑州美食。

系统优势

数据全面准确： 多渠道数据采集，确保数据完整性和可靠性。
分析报告专业权威： 基于深入的算法分析，生成专业的报告。
展示形式多样： 灵活的可视化呈现，满足不同的展示需求。

系统前景

推广应用： 可扩展到其他城市，为全国餐饮行业提供支持。
数据共享： 与其他系统整合，实现数据互联互通。
人工智能结合： 未来将融入人工智能技术，实现智能分析和预测。

代码示例

# 数据采集模块
import requests

def get_shop_data():
    url = 'https://www.dianping.com/search/category/2/10/g101'
    response = requests.get(url)
    # 解析 HTML 获取店铺信息

# 数据存储模块
import sqlite3

def save_shop_data(data):
    conn = sqlite3.connect('shop_data.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute("INSERT INTO shops (name, address, phone) VALUES (?, ?, ?)", data)
    conn.commit()
    conn.close()

# 数据分析模块
import pandas as pd

def analyze_shop_data():
    df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM shops', sqlite3.connect('shop_data.db'))
    df['avg_cost'] = df['cost'].mean()
    # 其他分析

# 数据展示模块
import plotly.express as px

def visualize_shop_data():
    df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM shops', sqlite3.connect('shop_data.db'))
    fig = px.scatter_mapbox(df, lat='latitude', lon='longitude', hover_name='name')
    fig.update_layout(mapbox_style="open-street-map")
    fig.show()