【Pythonでスクレイピング】デートに使える「ええ店」探し_大阪編🦀
これの【大阪編】でございます〜。
やってる流れは一緒やから、↑先に読んでくれたらええと思いますわ。
こんな感じの内容ですわ
①大阪にある、利用シーン「デート」のお店を食べログからスクレイピング
②星数とか、値段とかの視点で分析して「ちょうどええ店」を探す
③東京編、福岡編もあるで
スクレイピングで店リストを作成
エリア「大阪」、利用シーン「デート」で出てきた各店の以下の情報をスクレイピング。
①店舗名
②星の数
③ディナーの値段
④レビューの数
※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。
※やり方はこちら
よっしゃ、ここから「ええ店」探しや。
【横軸】星の数×【縦軸】ディナーの値段のプロット図
値段がリーズナブルで、評価（星）が高いお店が「ええ店」や。
東京と比べたら、やっぱり金額レンジは安い！？！
さすが大阪。
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32件
A：「レビュー数」が平均以上の店舗
レビュー数が32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32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！？！
※該当する店の数がBと大きく変わらなかったので、スキップ
で、再度プロット。
A：「レビュー数」が平均以上の店舗
・星3.8以上、10,000円以下あたりが気になりますな
・該当するお店はこれ、
B：「レビュー数」が平均以下の店舗
・星3.6以上、8,000円以下あたりが気になりますな
・該当するお店はこれ、
C：Bの中でも「レビュー数が30件以下」の店舗
※店の数的にBと大きく変わらなかったので、スキップ
「ちょうどええ店」一覧（大阪編）
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
B：「レビュー数」が平均以下の店舗
東京編、福岡編もあるで
やり方はこちら
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💕