【开题答辩实录分享】以《基于python的奶茶店分布数据分析与可视化》为例进行答辩实录分享

开题答辩实录分享：《基于Python的奶茶店分布数据分析与可视化》

研究背景与意义

奶茶店近年来在国内市场呈现爆发式增长，其分布规律与城市商业布局、人口密度等因素密切相关。通过Python对奶茶店分布数据进行挖掘与可视化，可帮助创业者优化选址策略，为商业决策提供数据支持。

数据来源与预处理

数据通过公开API（如美团、高德地图）或网络爬虫获取，包含店铺名称、地理位置、评分、人均消费等字段。原始数据需清洗缺失值、统一坐标格式（如转换为经纬度）。

示例代码（数据清洗）：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始数据
data = pd.read_csv("milk_tea_shops.csv")
# 处理缺失值
data.fillna({"rating": data["rating"].mean()}, inplace=True)
# 坐标转换（假设原始为GCJ-02坐标系）
from coord_convert import gcj2wgs  
data["lng"], data["lat"] = zip(*data.apply(lambda row: gcj2wgs(row["lng"], row["lat"]), axis=1))

分析方法与模型

1. 空间密度分析：使用核密度估计（KDE）分析店铺聚集区域。
2. 关联规则挖掘：通过Apriori算法分析奶茶店与其他商业设施（如地铁站、商场）的共现规律。

示例代码（KDE分析）：

from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt

# 提取经纬度
coordinates = data[["lng", "lat"]].values.T
kde = gaussian_kde(coordinates)
# 生成网格
x