数据分析案例: 瑞幸咖啡 vs 星巴克 选址分析
引言
在现代社会中，咖啡已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。随着中国经济的快速发展，咖啡文化也逐渐深入人心。越来越多的咖啡连锁店纷纷进入中国市场，其中瑞幸咖啡和星巴克堪称最具代表性的两个品牌。他们的成功一方面归功于他们优秀的产品和服务，另一方面也与他们的选址策略密不可分。本文将通过数据分析的角度，来探讨瑞幸咖啡和星巴克的选址与发展策略。
数据收集与准备
首先我们需要收集相关的数据以进行分析。在这个案例中，我们需要收集到两个品牌在各个城市的门店分布情况、人口密度、竞争对手数量等信息。这些数据可以通过网络爬虫、API接口或者第三方数据提供商获得。为了方便起见，我们这里使用了一个假想的数据集来进行分析。
# 导入相关的库
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('store_data.csv')
# 查看数据前几行
data.head()
上述代码中，我们使用了Pandas库来读取存储数据，然后使用head()函数来展示数据的前几行。这样可以帮助我们了解数据的结构和内容。
数据分析与可视化
接下来，我们将进行数据分析和可视化以了解瑞幸咖啡和星巴克的选址情况。我们可以通过绘制地图和甘特图来展示数据。
地图可视化
首先，我们可以使用地图来展示两个品牌在各个城市的门店分布情况。这样可以帮助我们直观地了解两个品牌的市场渗透情况。
# 导入相关的库
import folium
# 创建地图
map = folium.Map(location=[35, 105], zoom_start=4)
# 添加瑞幸咖啡门店标记
for index, row in data.iterrows():
if row['brand'] == '瑞幸咖啡':
folium.Marker([row['latitude'], row['longitude']], popup=row['city']).add_to(map)
# 添加星巴克门店标记
for index, row in data.iterrows():
if row['brand'] == '星巴克':
folium.Marker([row['latitude'], row['longitude']], popup=row['city'], icon=folium.Icon(color='green')).add_to(map)
# 展示地图
map
上述代码中，我们使用了Folium库来创建地图，并使用Marker()函数来添加门店标记。我们将瑞幸咖啡的标记设为红色，星巴克的标记设为绿色。这样可以更清晰地展示两个品牌的门店分布情况。
甘特图可视化
除了地图可视化，我们还可以使用甘特图来展示两个品牌的选址和发展策略。甘特图可以帮助我们直观地了解两个品牌在不同城市的开店时间和数量。
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 瑞幸咖啡 vs 星巴克 选址分析
section 瑞幸咖啡
上海 :a1, 2017-01-01, 2017-08-01
北京 :a2, 2017-05-01, 2018-01-01
广州 :a3, 2018-03-01, 2018-10-01
section 星巴克
上海 :a4, 2016-01-01, 2016-12
