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2016 summer data visualization group works

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## 北京餐厅面面观 数据可视化工作坊小组
### 分析主体 九毛九山西面馆、云海肴云南菜、刀小蛮云南米线、和府捞面、阿香米线
### 所用素材 星级、口味、环境、服务、人均、全文情感、服务/管理、就餐环境、口味、等位、上菜速度、地理位置、到店场景、性价比、活动/优惠/团购、非评价、其他评价
### 分析思路 总体思路是制作一个清晰又详实、可供直观对比各家饭店得分的可视化仪表板。 各家饭店得分包括客观得分（星级、口味、环境、服务、人均）和主观得分（全文情感、服务/管理、就餐环境、口味、等位、上菜速度、地理位置、到店场景、性价比、活动/优惠/团购、非评价、其他评价）。需注意的是三份原始数据的格式略有不同，因此需要提前清洗。
### 这样一个仪表板将会包括以下几个内容 1. 可自由切换维度的地理地图及当地物价、商业、交通情况 2. 饭店品牌相关信息（经营、历史、利润等）的介绍视图 3. 可具体查看各饭店客观得分与情感得分的个体视窗 4. 可直观展现客观得分差异与情感得分差异的比较视窗（分店铺与品牌） 5. 将有价值的分析结果用文字总结呈现出来
顾客对口味、服务的评分：通过*饼图*展示 顾客对餐厅的总体评价：制作成*词云*
### 维度：店铺的吸引力 指标：首次来店/下次再来与“地理位置、价格之间的关系” 展现形式：
### 维度：顾客黏性 指标：看不同店铺“多次来店”顾客的占比 展现形式：饼图
### 维度： 店铺需要改进之处 指标：下次来/不来与“环境、服务、口味”之间的关系 展现形式： 用雷达图展现不同指标的影响大小
#### 呈现方式：关系图 环境、服务、菜品、速度、价格为大类，用圆圈的大小表示不满意的程度or满意的程度，相应地同色小圆表示大类的分支，比如环境里有：地理位置难找、就餐环境不卫生、人多等（根据数据走）。
新顾客 老顾客 ｜ 潜在回头客 流失顾客 比例（饼图）（新顾客／有评价的总人数）（多次来的／xxx的总人数）｜（表示下次再来的／新顾客）（表示不再来的／xxx的总人数） 关注点（雷达图）新顾客来店的原因及其占比多少 其他同 同伴（数据貌似不好抓呀）