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我有食客三千——基于地理信息可视化技术的外卖平台客户分布情况分析

外卖，是指客户购买后可以打包带走离开店铺的食品，最开始出现的是线下到店内打包的形式，随着互联网和社会经济的发展，人们生活水平的不断提高，以堂食为主的餐饮店铺不再是主流，外卖行业应运而生，并且持续着蓬勃发展，外卖客户市场的规模也不断扩大，需求越来越丰富。餐饮店铺实体经营不足以保持生存，发展持续发展的外卖产业至关重要。餐饮店铺发展外卖配送服务需要根据线上外卖客户的地理信息分布情况，点餐时间分布来调整配送范围，食材准备时间，折扣程度及享受福利用户群体，如精准投送餐饮店铺的限时活动以及指定福利，留住经常光顾餐饮店铺的老客户等。

因此，本项目基于地理信息可视化技术对外卖订单数据的客户地理位置分布情况以及客户订单时间进行研究。数据从阿里云天池的数据集中获取，是2020年的7-9月份一个季度位于上海市的拌客干拌麻辣烫(武宁路店)在饿了么平台的部分外卖订单数据，其中包括但不限于下单日期时间、城市、用户id、订单id、订单状态、配送地址eleme、配送坐标、距离、菜品总数、订单金额、配送费等字段，共有4419条数据事务。运用Pndas标准库，通过对订单数据进行数据预处理，规范化数据;其次为了提高数据的质量，在此基础上获得更准确的数据生成效果得到有价值的结论，保证数据的完整性，全面性，唯一性以及合法性，对其进行数据清洗。统一格式，处理空值，异常值，重复值。使用Pyecharts对配送坐标进行地理信息可视化展示，以红色标签代表餐饮店铺位置，绿色标签代表客户地理位置，且点击绿色标签显示距离，形成可视化地理图册，判断处在餐饮店铺的何种位置的客户地理坐标更加集中。以及使用可视化图表展示每日的订单量柱状图、每个小时的订单量折线图和客户近期订单量热力图，越红的区域代表着客户在近期内的订单量越来越多，反之代表着客户在近期内的订单量越来越少。由此得到该餐饮店铺的主要的忠实客户。

最后，分析客户的地理信息位置与配送距离来得到客户主要的订单区域，分析客户下单日期时间得到订单的主要天数和主要时间点。通过对数据的分析得到合理的外卖配送范围与客户喜好的订单时间，对餐饮店铺运营进行调整和规划，避免客户的流失，更好的留下经常光顾的客户和吸引更多的新客户，以便于增加订单量，提高餐饮店铺的收入，确保店铺能够持续的经营下去，促进整个餐饮行业蓬勃发展。