一种面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法技术

本发明专利技术提出了一种面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法，其步骤如下：选择目标超大城市；选择数据来源；原始分析所有样本数据，在多种类别因素中选择主要类别因素；对主要类别因素的原始数据进行数据检验和数据变换；建立线性回归模型，对线性回归模型进行优化，获得调优后的回归模型；通过数据变换的反变换将调优后的回归模型还原，获取目标超大城市的餐饮场馆热度与多种类型因素间相互依赖的定量关系。本发明专利技术验证了餐厅综合体验以及群体效应对餐厅的热度影响最大，对于超大城市中餐厅的选址、运营模式、消费升级等具有良好的参考意义，能够为城市区域发展规划和餐饮格局优化提供借鉴，从而促进超大城市餐饮行业的良性可持续发展。

A Thermal Analysis Method for Catering Venues in Metropolitan Cities

The present invention proposes a method of thermal analysis for catering venues in mega-cities, which includes the following steps: selecting target mega-cities; selecting data sources; analyzing all sample data primitively and selecting main categories among various categories of factors; verifying and transforming the original data of main categories of factors; establishing linear regression model and linear regression model. The optimized regression model is obtained by optimization, and the optimized regression model is restored by inverse transformation of data transformation to obtain the quantitative relationship between the calorific value of restaurants and venues in target mega-cities and the interdependence of various types of factors. The invention proves that the comprehensive experience of restaurants and the group effect have the greatest impact on the restaurant's heat, and has good reference significance for the location, operation mode and consumption upgrading of restaurants in mega-cities, and can provide reference for the urban regional development planning and the optimization of catering pattern, thereby promoting the healthy and sustainable development of catering industry in mega-cities.

【技术实现步骤摘要】
一种面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法
本专利技术涉及餐馆热度分析的
，尤其涉及一种面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法。
技术介绍
随着人口的快速迁移和经济优势富集效应，全球范围内，超大城市的形成趋势愈加明显。伴随持续的经济增长和人口迁移，全球的超大城市数量在逐步增多，其影响也涉及到城市的各个方面。由于餐饮消费是人类最为基础的消费行为之一，超大城市中人口规模、复杂流动性、交通状况、多样化消费能力等要素必将对消费模式和城市发展带来影响。研究者们针对发展中以及发达国家和地区的餐饮行业已展开过一系列的探索。Ip等人分析了澳门近年来关于餐饮业竞争的信息化发展态势，指出地理空间信息、社会数据以及数据挖掘的重要性。Mattera等人关注西班牙国内的中小企业发展情况，研究哪些因素能够助力数据挖掘，从而帮助餐饮公司较快成长。评论被认为是消费者评价、判别餐厅优劣的一种重要方式，Zhai等利用网上在线评价数据，包括评论长度、评论时间和评论可读性来研究评论对于餐饮消费的影响。同时，交通因素似乎也会对城区零售业价格形成产生影响，在大型城市中，便利的交通，例如地铁和公交线路很可能打造出新的餐饮消费商业走廊。在人们越来越重视饮食文化的今天，消费者有时愿意等待数小时之久去品尝一餐美食，这种情况下，到底是何种因素引发了如此的热切追求？换言之，为什么有些餐厅受到越来越多的欢迎？现有技术还未给出具体的分析方法。
技术实现思路
针对现有技术没有公开如何分析餐饮场馆热度的影响因素的技术问题，本专利技术提出一种面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法，利用大众点评网和百度地图获取并计算得到餐厅消费数据样本，基于统计学方法建立线性回归模型，分析得到餐厅消费热度影响的主要因素。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法，其步骤如下：步骤一：选择目标超大城市：超大城市具有庞大的人口数量、较高程度的经济和文化水平以及完善的工作和生活配套设施；步骤二：选择数据来源：初始定义目标超大城市中潜在影响餐饮场馆热度的多种类别因素，根据多种类别因素选择合适的数据来源，获取同多种类别因素相对应的样本数据；步骤三：初始分析所有样本数据，在多种类别因素中选择主要类别因素，并选择能够表征餐厅热度的变量作为因变量，将潜在影响热度的多种类别因素作为自变量；步骤四：对步骤三处理后的主要类别因素的原始数据进行数据检验和数据变换，使变换后的数据接近严格的正态分布；步骤五：利用步骤四处理后的数据建立线性回归模型，对线性回归模型进行优化，获得调优后的回归模型；步骤六：通过步骤四中数据变换的反变换将调优后的回归模型还原，得到自变量与因变量的关系，获取目标超大城市的餐饮场馆热度与多种类型因素间相互依赖的定量关系。所述样本数据来源于互联网上公开的餐饮消费网站上的餐厅，待分析餐厅的相关数据完整，待分析餐厅位于超大城市的典型区位。例如，大众点评网上北京地区的美食板块上2016年始终有数据可循的餐厅的数据，餐厅的位置为北京较为繁华的二环沿线2公里范围内。所述步骤二中多种类别因素充分考虑超大城市中可能影响餐饮场馆经营的各类要素，多种类别因素包括餐厅质量、就餐环境、交通状况、周边消费设施和\或人口群体效应，其中的地理位置、公共交通和地标建筑的信息均来源于百度地图；所述样本数据的获取方法包括网络爬取、公开API接口或第三方付费的方法。所述样本数据的主要类别因素包括总评论数α、综合星级β、人均消费υ、最近地铁站距离τs、附近的公交线路数τb、周边大型商业中心的个数πc及大型住宅区和大学个数πr，其中，最近地铁站距离τs和附近的公交线路数τb是与公共交通便利性相关的类别因素，综合星级β是餐厅综合性体验的类别因素，周边大型商业中心的个数πc、大型住宅区和大学个数πr以及人均消费υ是与群体聚集效应相关的类别因素；所述总评论数α为因变量，综合星级β、人均消费υ、最近地铁站距离τs、附近的公交线路数τb、周边大型商业中心的个数πc及大型住宅区和大学个数πr为自变量。所述数据检验利用Shapiro-Wilk正态性检验方法实现，Shapiro-Wilk正态性检验方法样本数据进行方差齐性检验，在95％置信水平下，检验结果若大于0.05则样本数据之间不存在明显差异，从而检验样本数据是否符合正态分布。所述数据变换利用Box-Cox变换进行处理，使得变换后数据更接近严格的正态分布；所述Box-Cox变换的变换规则为：其中，y表示Box-Cox变换前的原始数值，y(λ)表示原始数值经Box-Cox变换后的数值，λ代表样本数据的待定转换参数，使得因变量y(λ)满足：其中，X表示自变量向量，β1为参数向量，X和β1均为待估计参数，ε表示随机误差向量的残差，σ为误差标准差，In为n*n的单位矩阵。所述线性回归模型为多元线性回归模型或广义线性回归模型，利用多元线性回归模型得到的回归模型为：ylam＝β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6；其中，ylam表示基于Box-Cox变换的餐厅受欢迎程度、来源于样本数据中的总评论数α；x1代表消费者融合了口味、环境与服务为餐厅打分的综合星级，来源于样本数据中的综合星级β；x2为餐厅的平均消费金额，来源于样本中的人均消费υ；x3为该餐厅与最近地铁站的距离、来源于样本数据中的最近地铁站距离τs；x4为餐厅1km范围内公交线路数目、来源于样本中的附近的公交线路数τb；x5表示餐厅1km范围毗邻的大型居住区和大学的数目、来源于样本数据中大型住宅区和大学个数πr；x6为市级商业服务中心的数目、来源于样本数据中周边大型商业中心的个数πc；同时，(β0,β1,β2,β3,β4,β5,β6)为未知参数。所述步骤五中对线性回归模型进行优化的方法为：①利用Spearman或Pearson方法判断各个自变量是否同因变量存在显著的相关关系；②如果自变量与因变量存在共线性问题，则采用多元岭回归方法减少自变量与因变量的共线性；③采用逐步回归法对初始线性回归模型中各项参数的值进行计算和分析，对于影响餐饮场馆热度的强弱程度进行判断，将影响微弱的相应自变量予以剔除；④获得最终的分析模型。本专利技术的有益效果：选取北京2环沿线1公里范围内的餐饮场所为研究目标，首先基于大众点评网和百度地图进行样本爬取与计算，通过分析餐厅的热度特性，建立了影响餐厅热度的因素体系，包括综合评分、平均价格、距最近地铁站最短距离、1公里内市级商业服务中心个数等多个要素；通过显著性检验、Box-Cox变换建立影响餐厅热度的多元回归分析模型，并利用逐步回归法优化模型；根据这200家餐厅有效样本进行运算分析。结果表明：(1)食客非常看重餐厅提供的包括口味、环境和服务在内的综合性感受，这些都属于餐饮业中最为核心的要素；(2)群体效应对于餐饮行业具有重要性，也从另一个角度说明餐厅选址地点对其热度具有正向的影响；(3)在超大城市中公共交通、用餐消费水平等因素对于餐厅热度并未有直接的影响。本专利技术验证了在超大城市中心区域范围内，餐厅综合体验以及群体效应对餐厅的热度影响最大，建议城市商业区整体规划要充分考虑餐饮消费能力的构成以及运营管理能力的提升。本专利技术对于超大城市中餐厅的选址、运营模式、消费升级等具有良好本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：选择目标超大城市：超大城市具有庞大的人口数量、较高程度的经济和文化水平以及完善的工作和生活配套设施；步骤二：选择数据来源：初始定义目标超大城市中潜在影响餐饮场馆热度的多种类别因素，根据多种类别因素选择合适的数据来源，获取同多种类别因素相对应的样本数据；步骤三：初始分析所有样本数据，在多种类别因素中选择主要类别因素，并选择能够表征餐厅热度的变量作为因变量，将潜在影响热度的多种类别因素作为自变量；步骤四：对步骤三处理后的主要类别因素的原始数据进行数据检验和数据变换，使变换后的数据接近严格的正态分布；步骤五：利用步骤四处理后的数据建立线性回归模型，对线性回归模型进行优化，获得调优后的回归模型；步骤六：通过步骤四中数据变换的反变换将调优后的回归模型还原，得到自变量与因变量的关系，获取目标超大城市的餐饮场馆热度与多种类型因素间相互依赖的定量关系。

【技术特征摘要】
1.一种面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：选择目标超大城市：超大城市具有庞大的人口数量、较高程度的经济和文化水平以及完善的工作和生活配套设施；步骤二：选择数据来源：初始定义目标超大城市中潜在影响餐饮场馆热度的多种类别因素，根据多种类别因素选择合适的数据来源，获取同多种类别因素相对应的样本数据；步骤三：初始分析所有样本数据，在多种类别因素中选择主要类别因素，并选择能够表征餐厅热度的变量作为因变量，将潜在影响热度的多种类别因素作为自变量；步骤四：对步骤三处理后的主要类别因素的原始数据进行数据检验和数据变换，使变换后的数据接近严格的正态分布；步骤五：利用步骤四处理后的数据建立线性回归模型，对线性回归模型进行优化，获得调优后的回归模型；步骤六：通过步骤四中数据变换的反变换将调优后的回归模型还原，得到自变量与因变量的关系，获取目标超大城市的餐饮场馆热度与多种类型因素间相互依赖的定量关系。2.根据权利要求1所述的面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法，其特征在于，所述样本数据来源于互联网上公开的餐饮消费网站上的餐厅，待分析餐厅的相关数据完整，待分析餐厅位于超大城市的典型区位。3.根据权利要求1或2所述的面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法，其特征在于，所述步骤二中多种类别因素充分考虑超大城市中可能影响餐饮场馆经营的各类要素，多种类别因素包括餐厅质量、就餐环境、交通状况、周边消费设施和\或人口群体效应，其中的地理位置、公共交通和地标建筑的信息均来源于百度地图；所述样本数据的获取方法包括网络爬取、公开API接口或第三方付费的方法。4.根据权利要求3所述的面向超大城市的餐饮场馆热度分析方法，其特征在于，所述样本数据的主要类别因素包括总评论数α、综合星级β、人均消费υ、最近地铁站距离τs、附近的公交线路数τb、周边大型商业中心的个数πc及大型住宅区和大学个数πr，其中，最近地铁站距离τs和附近的公交线路数τb是与公共交通便利性相关的类别因素，综合星级β是餐厅综合性体验的类别因素，周边大型商业中心的个数πc、大型住宅区和大学个数πr以及人均消费υ是与群体聚集效应相关的类别因素；所述总评论数α为因变量，综合星级β、人均消费υ、最近地铁站距离τs、附近的公交线路数τb、周边大型商业中心的个数πc及大型住宅区和大学个数πr为自变量。5.根据权利要求1所述的面向超大城市的餐饮场馆...

【专利技术属性】
技术研发人员：王禹，魏涛，程浩，张劳模，陈素霞，
申请(专利权)人：河南工程学院，
类型：发明
国别省市：河南,41