pyecharts实现星巴克门店分布可视化分析

项目介绍

使用pyecharts对星巴克门店分布进行可视化分析:

  • 全球门店分布/拥有星巴克门店最多的10个国家或地区;
  • 拥有星巴克门店最多的10个城市;
  • 门店所有权占比;
  • 中国地区门店分布热点图。

数据背景

该数据集来源Kaggle,囊括了截至2017/2月份全球星巴克门店的基础信息,其中包括品牌名称、门牌地址、所在国家、经纬度等一系列详细的信息。

数据说明

字段名称 类型 解释说明
Brand Object 品牌名称,数据字典中包含了星巴克旗下的子品牌
Store Number Object 门店编号,独立且唯一
Store Name Object 门店名称,示例:“北京建国门内大街店”
Ownership Type Object 门店所有权类型,如:Company Owned
Street Address Object 门店所在的街道地址
City Object 门店所在的城市名称
State/Province Object 门店所在的省份地区
Country Object 门店所在的国家或地区,如:US,代表美国
Postcode Object 门店所在地址的邮政编码
Phone Number Object 门店的联系电话
Timezone Object 门店所在地的时区
Longitude Float64 门店地址的经度
Latitude Float64 门店地址的纬度

可视化

  • 导入包以及数据
import pyecharts
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
data = pd.read_csv('directory.csv')
#读取文件
Country = pd.read_csv('Country.csv')
#用于替换星巴克门店信息中Country字段简写
data = pd.merge(data,Country,left_on='Country',right_on='国际域名缩写',how = 'left')

星巴克门店全球分布

  • 截止数据采集时间,目前星巴克总共在全球73个国家和地区设有门店,合计25249家。
temp = data.groupby('Countries and Regions')['Brand'].count().reset_index()
temp.columns = ['国家或地区','计数']

Map = pyecharts.Map("世界地图 - 不带标记点")
Map.add("国家或地区",temp['国家或地区'], temp['计数'], maptype="world", is_visualmap=True,style='heatmap',
              is_map_symbol_show=False, visual_text_color='#000')
Map

  • 我们可以看见,门店主要还是集中在美洲,亚洲,欧洲,非洲目前只有摩洛哥,埃及南非设有门店。
  • 另外有意思的一点,整个澳大利亚只有22家星巴克门店,难道是澳大利亚人不爱喝咖啡吗,其实正好相反,因为澳大利亚人太钟爱咖啡了,澳大利亚人对咖啡的讲究,就像中国人对茶的挑剔一样,对于星巴克这种过于商业化的连锁品牌有些难以生存。
  • 其实除了澳大利亚其实还有一个国家更过分,只是由于面积小不容易被注意到,那就是意大利,一家星巴克也没有(查了一下新闻,星巴克似乎17年3月在意大利开设了一家)。

拥有星巴克门店最多的10个国家或地区

temp = data.groupby('City')['Brand'].count().reset_index()
temp = temp.nlargest(10,'Brand')
temp.columns = ['城市','计数']

bar = pyecharts.Bar("星巴克门店数量TOP10城市", "来源:kaggle",width=1200,height=600)
bar.add("门店数量", temp['城市'], temp['计数'],mark_point=['max'])
bar

  • 毕竟是美国的品牌,美国星巴克门店数量还是远多于其他国家,其次是我们国家,总计2734家,目前应该更多了。

拥有星巴克门店最多10个城市

  • 看到上面的统计,我们可能会想到拥有星巴克门店最多的城市应该是纽约或者洛杉矶这些美国的超级城市,其实最后统计结果还有点意外。
temp = data.groupby('City')['Brand'].count().reset_index()
temp = temp.nlargest(10,'Brand')
temp.columns = ['城市','计数']

bar = pyecharts.Bar("星巴克门店数量TOP10城市", "来源:kaggle",width=1200,height=600)
#bar.use_theme('vintage')
bar.add("门店数量", temp['城市'], temp['计数'],mark_point=['max'])
bar

  • 排名第一的既不是纽约也不是洛杉矶,而是上海,拥有542家星巴克门店远远领先其他城市;
  • 第二是首尔,韩国5000W人口拥有近1000家星巴克门店,首尔出现在第二的位置不算意外,第三是北京,第四才是美国的纽约。
  • 第10名西雅图,是星巴克总部所在地,除了这个原因,也许西雅图程序员也贡献了不少营业额。

所有权分布

这个需要提前解释一下,目前星巴克门店的经营方式氛围如下4类:

  • Company Owned:公司独资直营,这也是星巴克门店最多的经营方式
  • Licensed:?许可经营
  • Joint Venture:?合资经营,比如:国内江浙沪地区的星巴克最早就是由星巴克与统一集团联手经营,17年7月的时候星巴克已收回所有权
  • Franchise:授权经营,类似麦当劳的经营模式
temp = data.groupby('Ownership Type')['Brand'].count().reset_index()
temp = temp.nlargest(10,'Brand')
temp.columns = ['Ownership Type','计数']

chart = pyecharts.Pie("星巴克门店所有权分布", "来源:kaggle", title_pos='center')
chart.add("占比", temp['Ownership Type'], temp['计数'], is_random=True,
              radius=[30, 75], rosetype='radius',
              is_legend_show=False, is_label_show=True)
chart

中国区分布

  • 我们接下来通过热点图看下星巴克门店在中国区内的分布情况;
temp = data[data['Country']=='CN'].groupby('City')['Brand'].count().reset_index()
#防坑,门店信息中城市格式不统一,无法使用pyecharts自带的经纬度,自定义添加门店文件自带的经纬度
position = dict(zip(data['City'].values,data[['Longitude','Latitude']].values.tolist()))
chart = pyecharts.Geo("全国门店分布热点图", "来源:Kaggle", title_color="#fff", title_pos="center",
width=800, height=600, background_color='#404a59')
chart.add("", temp['City'], temp['Brand'], visual_range=[0, 80], type='heatmap',
        visual_text_color="#fff", is_visualmap=True,is_legend_show=False,
       geo_cities_coords = position)
chart

  • 毫无意外的最红的三个区域——长三角,珠三角北京
  • 中部城市以成都/武汉为首。
  • TOP20榜单,看看有没有你所在的城市:
城市 数量
上海市 542
北京市 234
杭州市 117
深圳市 113
广州市 106
香港 104
成都市 98
苏州市 90
南京市 73
武汉市 67
宁波市 59
天津市 58
重庆市 41
无锡市 40
西安市 40
佛山市 33
东莞市 31
厦门市 31
青岛市 28
常州市 26

最后

总体来说,星巴克门店主要还是分布在发达国家和地区,当然也与不同国家地区的文化有关,我们还是不能武断地因为哪个城市,哪个国家星巴克更多就断定更发达。
另外echarts是由百度团队开发的JavaScript可视化图表库,目前python中可以直接通过pyecharts调用,除了丰富的图表还具有传统图表不具有的交互性,强烈推荐各位使用。
---
skr~skr~~~

原文地址:https://www.cnblogs.com/awesometang/p/12005679.html

时间: 2024-08-01 23:37:12

pyecharts实现星巴克门店分布可视化分析的相关文章

星巴克:邮件里的夏趣盎然

你身边也一定有这样两种人,集齐所有杯子召唤神龙的星巴克脑残粉,或者一面吐槽星巴克的咖啡呵呵呵,一面也没有别的地方可去,顺势滑进街角的星巴克. 同时,星巴克也被认为在餐饮业里最有技术范儿,除了孜孜不倦update品牌APP,积极推动移动支付,星巴克也与大大小小的科技公司有不错的关系,小心翼翼地打造时尚与科技的品牌形象. 1986年Howard Schultz购买并改造星巴克.15年后,星巴克成为全球最大的咖啡零售商.咖啡加工厂及著名咖啡品牌.公司发展成为-个在全球拥有5000多家零售店的大型企业.

软件可扩展性:来自星巴克的经验

[编者按]本文作者 Weronika ?abaj 是Particular Software的开发人员.她专注于通过软件提供业务价值,探索新模式,应对挑战.在星巴克,她总是点中杯焦糖玛奇朵. 文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现,以下为正文: 星巴克通过扩展运营机制和劳动力,避免了较长的顾客等待时间.无独有偶,开发人员也可以这样做! 2004年,Gregor Hohpe发表了一篇很棒的文章--"Starbucks Does Not Use Two-Phase Commit.(星巴

如何逆转增长颓势?星巴克数字化转型的成功实践

案例背景 战略失误和竞争加剧使星巴克股价两年间暴跌75% 星巴克(Starbucks)成立于1992年,2008年由于内外交困,遇到成立以来首次营收暴跌.最终前任CEO霍华德·舒尔茨回归,重新定位战略,扭转乾坤,让星巴克突破困境,实现新一轮增长. 霍华德·舒尔茨担任CEO时将星巴克的品牌定位于“星巴克体验”,希望打造一个“第三空间”,即让星巴克成为工作场所和家庭之外的第三个场所,人们可以在星巴克工作和社交.2000年舒尔茨卸任CEO.新一代管理者为了实现快速增长,疯狂开店,2003年到2008年

星巴克其实是一家数据科技公司!?

星巴克并不仅仅是一家简单地向全世界各地销售冷热饮品的公司.它同时也汇集了来自客户和消费者每周1亿多笔的海量数据.面对这么庞大的数据,星巴克是如何使用这些数据的呢?人工智能和物联网(IoT)在其中又扮演什么角色? 星巴克利用数据和现代技术获取竞争优势的方式对所有企业(无论规模大小)都具有指导意义.例如,它是结合会员系统.支付卡和移动应用程序的先驱.(但这只是表面) 本文将重点介绍星巴克是如何利用数据.人工智能和物联网实现竞争优势.我们会为大家介绍的五个有趣的示例.有人认为,星巴克可能已经不再是单纯

走进小作坊(十二)----星巴克体验

   家乡考驾照.传递枣强县城,街道上的打开和闭合存储的两侧各一半,感叹小镇生活的慢节奏. 很多其它的人从后台推向前台,有了直面用户的机会,怎么从纷繁复杂的日常管理中脱身出来,提升企业业绩呢,这些天看的这本<星巴克体验>给了不错的解答.    从书名能够看出.本书意在解说星巴克有什么独特体验以及如此体验是怎样达成的.正如乐帝之前分析视频行业用户需求的水涨船高一样.用户对服务业体验看重性有着相同的规律.这也是海底捞能从四川走出.靠着平均水准的火锅水平,却能得到消费者的青睐,仅仅因海底捞卖的也是体

星巴克

为什么星巴克的咖啡在中国那么贵? 我从没进星巴克之类的店面去消费过,这篇文章之 所以出现在这里是因为它体现了中国的一些问题,也很有趣.在北京的星巴克,外国人发现一大杯拿铁要 27 元,作为经常消费咖啡的洋人,可能会以为全世界就剩下星巴克一家咖啡店了,要不然咋就那么贵,要知道,在美国同样一杯拿铁只要$4.80(或 1 美元多点的浮动),按国民收入来说,美国平均国民收入是中国国民平均收入的 5.5 倍,这,怎么这么扭曲? 华尔街日报估计过星巴克在华的销售价格构成(毛估,勿要加成 100):租金支出最

奥威Power-BI服装行业BI数据可视化分析--动销商品分析

奥威Power-BI服装行业BI数据可视化分析--动销商品分析,需求概述:(1)该分析报表是一个简单的动销产品分析,展示动销SKU的实时数据,包括价格.销量.各门店库存以及本周销售趋势(2)表格内容包括款式.款名.型号.价格.销量,并且显示该型号的图片以便定位准确:(3)柱形图为各个门店的库存数量,通过点击表格的产品型号,可以联动到柱图,看该型号在各门店的库存情况:(4)折线图为本周销售趋势,通过点击表格的产品型号,可以联动到折线图,看该型号本周的销售趋势: 原文出处:http://www.po

如何用FineReport报表进行数据可视化分析?

独立的数据毫无意义,能进行比较和分析的数据才是有价值的数据.在FineReport报表工具中,数据的录入和展示操作只是开始,之后的数据分析才是重头戏.那么在FineReport中经过怎样的配置才能进行数据分析?又怎么进行数据分析呢? 使用FineReport进行数据可视化分析非常简单,经过简单的配置,使用者只需在B/S端简单拖拽目标数据及相关维度,即可得到从不同维度分析的结果,提升数据可视化程度,帮助决策层做出准确的决策.同时降低了系统开发的定制化程度,极大地降低了系统开发者的维护成本. B/S

新零售大数据可视化分析系统搭建大数据系统解决方案

大数据可视化分析系统是什么?最贴切的例子就是,年底来了,各大软件都出了的年度账单.他们利用大数据分析系统,对每个用户进行了全面的分析,然后用文字的方式表达出来,以此方式又做了一次成功的营销. 其实每个行业都是需要大数据分析系统,不仅仅是可以做出年度账单,更多的是分析数据,发现问题,为公司做更好的规划.尤其是在新零售行业,无论是线上还是线下的销售每天都会产生大量数据,如何将这些大数据利用起来呢. 要知道营销的本质就是利用数据提高消费者购买转化率,促进成交总额的增长.通过融合线上线下的数据,生成消费