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【Pythonでスクレイピング】デートに使える「ええ店」探し_東京編🍷
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
6,000円以下で食べられるお店は、残念ながら無しや!みんなに人気のお店や、そんな甘ないゆうことやな!!
せやけど、「ちょうどええ店」がありそうやで。
ここや。
次は、このグループでみてみるで。
B:「レビュー数」が平均以下の店舗
おっ!5,000円辺りで食べられて、星3.9以上もある!これはええ店や。
最後に、レビュー数はまだ少ないけど、隠れた名店かもしれないグループをみてみるで。
C:Bの中でも「レビュー数が30件以下」の店舗
・レビュー数はまだ多くないけど、リーズナブルで評価が高い隠れた「ええ店」かもしれへんで!!
「ちょうどええ店」一覧(東京編)
ってことで、今回のデータ分析でわかった「ちょうどええ店」や!!
狙ってる好きなおねえちゃん誘って、確かめてみてくれや!
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、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!?!
とまぁ、わざわざこんなデータ分析しなくても、食べログで直接、値段と星でフィルタリングしたらええだけの話やねんけども、、、。
大阪編、福岡編もあるで
やり方(スクレイピング→データ分析)
貴重なお時間で読んでいただいてありがとうございます。 感謝の気持ちで、いっPython💕