1、爬虫
首先小编定位为成都，美食类型选的“火锅”，火锅具体类型选的不限，区域选的不限，排序选的智能，如图：
你也可以选择别的选项，只是注意URL的变化。本文都是按照上述选项爬取的数据。接下来翻页观察一下URL的变化：
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第二页：
第三页：
很容易观察出翻页变化的知识p后面的数字，倒推回第一页，发现一样的显示内容，因此，写一个循环，便可以爬取全部页面。但是大众点评只提供了前50页的数据，所以，我们也只能爬取前50页。
这一次，小编用的pyquery来分析网页的，所以我们需要定位到我们所爬取的数据的位置，如图：
在具体分析的网页的时候，我震惊了，大众点评的反爬做的太过分了，它的数字，一些文字居然都不是明文显示，而是代码，你还不知道怎么分析它。如图：
很烦的，一些文字又可以显示，一些又用代码表示。一些数字也是，不过好一点的是数字只有9个，只要稍微观察一下，就能发现数字的代码是什么了。这里小编列出来了。 {'hs-OEEp': 0, 'hs-4Enz': 2, 'hs-GOYR': 3, 'hs-61V1': 4, 'hs-SzzZ': 5, 'hs-VYVW': 6, 'hs-tQlR': 7, 'hs-LNui': 8, 'hs-42CK': 9}。值得注意的是，数字1，是用明文表示的。
那么，如何用pyquery来定位呢，很简单，你找到你要获取的数据，然后右键→copy→cut selector，你复制到代码里面就OK了。pyquery的具体用法百度既有。
最后，我们获取了火锅50个页面的数据，每页15个数据，一共750家餐厅的数据。
2、分析
大众点评已经给出了星级评价，可以看看大致趋势。
准五星商户最多，可能因为大部分食客都习惯给好评，只有实在不满时才会打出低评有关，造成了评级一般不低，但近满分还是蛮少的。
在本文，我们假设评论数目为饭店的热度，也就是它越火，评论数目越多。
评论数目大多在1000以内，但是高于2000，甚至高于4000也还存在一些，这些饭店应该是一些网红店。以5000为约束，筛选出饭店均为小龙坎、蜀大侠都非常知名的火锅店。那么评论数量和星级有关系吗？看下图：
这里取其评论数平均值，发现对于四星以上商户来说，评论数和星级并不关系，但均比低于四星的饭店销量更好。这说明在四星以上之后，人们选择差别不大，但一般不愿意接受评论太差的饭店。
对于小编这样的学生党来说，影响较大还有人均消费情况。
成都的火锅店人均消费大部分都在50-100的区间内，高于150的也有一些。对于小编来讲，吃一顿火锅，人均在50-100是可以接受的，高于100，小编就要低头看看钱包了（
）。那扩展看，人均消费和星级、评论数量有关系吗？
上图是人均消费和星级的关系，看起来并无任何关系，那说明一些口碑好的火锅店，其实人均也不贵。下面看看人均和评论数目的关系吧。
通过比较，发现评论数目低于500，人均在50-100区间是最多的。当然这肯定和评论数量、人均消费本身集中于这一阶段有关。
吃火锅，一家店的生意好坏，肯定还和它的特色菜有关，小编通过jieba分词，将爬取到的推荐菜做了一个词云图，如下。
小编最爱的牛肉是特色菜之最啊，尤其是麻辣牛肉，只要去吃火锅，都要来上一份，其次是毛肚、虾滑、鹅肠等等。
接下来是大家都关心的，口味、环境和服务的情况。
三者得分大多都是集中在8.0-9.2这一阶段，小编认为，低于7.5分的饭店还是不要去尝试了。同时，星级评价应该也是由这三者得分产生的。
果然如预想的一向，星级评价越好，它在口味、环境和服务的得分越高。那么口味，环境，服务得分与评论数量，平均价格有关系吗？
如图所看，并无什么直接关系，但是我们发现口味、环境和服务三者之间存在着非常好的线性关系，于是单独拿出来画了一个较大的图。
我们并且拟合了线性关系，由于三星商户只有一家，它的情况较为特殊之外，其他星级在口味、环境和服务的关系拟合中保持的相当一致，这也证明我们的猜想，这些变量之间存在线性关系。鉴于小编本文最大的目的是做推荐，于是，我们进行了K-means聚类，这里小编取K为3，并且把星级转换为数字，五星对应5分，准五星对应4.5分，以此类推。最终得到了三类，通过作图，看看聚类情况如何吧。
和我们想要的结果一致，在口味、环境、服务和星级上得分越高，我们就越推荐。然而推荐的店铺还是好多，能不能在集中一些呢？于是小编通过限制评论数量、人均消费和特色菜来进行推荐。由于小编喜欢人少，便宜还有牛肉的店铺，这里得到了如下的结果：
小编接下来要做的就是，吃遍它们，哈哈哈哈，想想都开心。就酱，┏(＾0＾)
代码：https://github.com/summerheday/dazhongdianping-chengdu-hotpot
作者：糖甜甜甜，985高校经管研二，擅长用python，R， tableau等工具结合统计学和机器学习模型做数据分析