?提出问题
小敏平时最爱喝奶茶，她就想以后有机会自己能开一家奶茶店，于是她就想知道：
1、在什么城市开设奶茶店效益最好？
2、什么样品类的奶茶最受用户欢迎？
?图一 数据收集
于是，她就是通过网络爬虫的方式，在网络上获取到了一些数据（这些数据都是通过模拟虚构而成的）
在数据源当中，就包含了编号、地区、奶茶店分布数量、品牌以及评分的均值。
?数据清洗
数据清洗主要是围绕单元格的数据格式和字段的相关性来进行筛选的，从上面的表格数据当中我们可以看到。
表格当中的数据格式没有异常，也没有不符合规范的数据格式，在数据字段方面都是跟问题紧密相关的。
由此可见，小敏在收集数据的时候，就已经人为地对数据进行了筛选和清理，所以在这里我们就不需要对数据再次进行清洗。
?图二图三 数据分析
要想知道在什么城市开设奶茶店最有前途，那么就需要知道每个城市奶茶店的分布情况。
我们把地区与分布数量两个字段的信息，构建一个图表，那么就能够非常直观地看到。
通过上述热点地图的数据表现，我们可以看到南京、杭州、南宁、成都、长沙、合肥这几个地区的奶茶店分布是最为密集的。
所以如果想要开始奶茶店，可以考虑在这几个奶茶店分布比较密集的地方开设。
因为有这么多奶茶店的布局，说明这些地区的人都比较偏爱喝奶茶。
消费群体比较大，有了大的消费群体，店铺才可能运营下去。
另外就是要分析哪个品类的奶茶，可能最受用户欢迎。
我们通过绘制条形图，其中不难看到，用户评分均值最高的就是奶茶24，其次是奶茶8、奶茶1.
说明这三款奶茶都是最受用户欢迎的。
所以其中我们就可以研究他们开设的奶茶品类、口味、整个店铺的运营模式喝服务等。
来形成自己建立奶茶店的依据。
?得出结论
通过以上的数据分析，我们不难得出的结论就是：
1、如果要开始奶茶店，那么选址的地方可以建立在南京、杭州、南宁、成都、长沙、合肥这几个奶茶店分布比较密集的城市。
2、用户最喜欢的奶茶口味，分别是奶茶24，奶茶8和奶茶1，如果要开奶茶铺，可以参考这三种奶茶的品类以及服务和运营体系。
以上就是我们进行数据分析的整个过程，本次的案例主要是通过对数据对比，得出的结论。
其实数据对比，也是数据分析当中非常重要有效的方法，在后面的教程当中，我们再跟各位介绍一些更加复杂的模型和更多的数据分析方法。
?戳“练习135”自取
小敏平时最爱喝奶茶，她就想以后有机会自己能开一家奶茶店，于是她就想知道：
1、在什么城市开设奶茶店效益最好？
2、什么样品类的奶茶最受用户欢迎？
?图一 数据收集
于是，她就是通过网络爬虫的方式，在网络上获取到了一些数据（这些数据都是通过模拟虚构而成的）
在数据源当中，就包含了编号、地区、奶茶店分布数量、品牌以及评分的均值。
?数据清洗
数据清洗主要是围绕单元格的数据格式和字段的相关性来进行筛选的，从上面的表格数据当中我们可以看到。
表格当中的数据格式没有异常，也没有不符合规范的数据格式，在数据字段方面都是跟问题紧密相关的。
由此可见，小敏在收集数据的时候，就已经人为地对数据进行了筛选和清理，所以在这里我们就不需要对数据再次进行清洗。
?图二图三 数据分析
要想知道在什么城市开设奶茶店最有前途，那么就需要知道每个城市奶茶店的分布情况。
我们把地区与分布数量两个字段的信息，构建一个图表，那么就能够非常直观地看到。
通过上述热点地图的数据表现，我们可以看到南京、杭州、南宁、成都、长沙、合肥这几个地区的奶茶店分布是最为密集的。
所以如果想要开始奶茶店，可以考虑在这几个奶茶店分布比较密集的地方开设。
因为有这么多奶茶店的布局，说明这些地区的人都比较偏爱喝奶茶。
消费群体比较大，有了大的消费群体，店铺才可能运营下去。
另外就是要分析哪个品类的奶茶，可能最受用户欢迎。
我们通过绘制条形图，其中不难看到，用户评分均值最高的就是奶茶24，其次是奶茶8、奶茶1.
说明这三款奶茶都是最受用户欢迎的。
所以其中我们就可以研究他们开设的奶茶品类、口味、整个店铺的运营模式喝服务等。
来形成自己建立奶茶店的依据。
?得出结论
通过以上的数据分析，我们不难得出的结论就是：
1、如果要开始奶茶店，那么选址的地方可以建立在南京、杭州、南宁、成都、长沙、合肥这几个奶茶店分布比较密集的城市。
2、用户最喜欢的奶茶口味，分别是奶茶24，奶茶8和奶茶1，如果要开奶茶铺，可以参考这三种奶茶的品类以及服务和运营体系。
以上就是我们进行数据分析的整个过程，本次的案例主要是通过对数据对比，得出的结论。
其实数据对比，也是数据分析当中非常重要有效的方法，在后面的教程当中，我们再跟各位介绍一些更加复杂的模型和更多的数据分析方法。
?戳“练习135”自取
