【Pythonでスクレイピング】デートに使える「ええ店」探し_福岡編🍜
これの【福岡編】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福岡にある、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、大阪編もあるで
スクレイピングで店リストを作成
エリア「福岡」、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。
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15件
A：「レビュー数」が平均以上の店舗
レビュー数が15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15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
・この辺りが気になりますね
B：「レビュー数」が平均以下の店舗
・この辺りが気になりますね
C：Bの中でも「レビュー数が30件以下」の店舗
※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
「ちょうどええ店」一覧（福岡編）
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、大阪編もあるで
やり方はこちら
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