【Pythonでスクレイピング】デートに使える「ええ店」探し_東京編🍷

マイキー_Mikey

2019年6月17日 00:46

女の子とのデートの時、ディナー誘っときながら、割り勘なんてダサいことできやしまへん。

せやけど、アホみたいに、バンバン金使ってたら干上がってまう。

ほんならいっちょ、女の子とのデートに使える「ちょうどええ店」をデータ分析して、探してみたろやないか、と。

そう、思ったわけですわ。

こんな感じの内容ですわ

①食べログで、東京にある利用シーン「デート」のお店をスクレイピング
②星数とか、値段とかの視点で分析して「ちょうどええ感じの店」を探す
③大阪編、福岡編もあるで

スクレイピングで店リストを作成

食べログさんを使わせてもらいます。
いつもほんまお世話になってます。おおきにです。

エリアを「東京」、利用シーンを「デート」にしたら、3,852件（19/06/11時点）出てきたわ。さすが東京、ごっつ多いで。

まずは、店のリスト作るで。
スクレイピングをバチコン！かまして、こんなデータ用意したわ。

ランキングで上から1,195の各店の以下のデータを取得したわけや。

①店舗名
②星の数
③ディナーの値段
④レビューの数

※やり方はコチラ

※スクレイピングはマナーと節度守ってやらな、お母ちゃんに怒られるで。

よっしゃ、ここから「ええ店」探しや。

一言に「ええ店」言うても定義が難しいけど、「評価（星の数）は高いけど、値段はリーズナブル」な店がええわな。

よっしゃ、探すで。

【横軸】星の数×【縦軸】ディナーの値段のプロット図

縦軸がディナーの値段で、横軸が星の数で、各店舗をプロット。

右下にいくほど「ちょうどええ店」になるわけや。
※ディナーの値段は下限と上限の間の金額でプロット

ほとんど値段10,000円以下×星3.9以下に入るな。

このままでもええけど、ちょっともう一手間加えて、わかりやすくするで。

３つのグループに分けてみる

各店舗のレビュー（コメント）の数を元に、以下のグループにしてみたで。※平均のレビュー数は95件

A：「レビュー数」が平均以上の店舗
レビュー数が95件以上
みんなから評価されてる。安パイのお店や。人気で予約取りづらいかも？

B：「レビュー数」が平均以下の店舗
レビュー数が95件未満
Aよりは不安やけど、ええ店として捉えても良さそうや。

C：Bの中でも「レビュー数が30件以下」の店舗
レビューはまだ少ないながらも高評価、隠れた名店かも！？！

で、再度プロット。

A：「レビュー数」が平均以上の店舗