博主介绍：✌十余年IT大项目实战经验、在某机构培训学员上千名、专注于本行业领域✌ 技术范围：Java实战项目、Python实战项目、微信小程序/安卓实战项目、爬虫+大数据实战项目、Nodejs实战项目、PHP实战项目、.NET实战项目、Golang实战项目。
主要内容：系统功能设计、开题报告、任务书、系统功能实现、功能代码讲解、答辩PPT、文档编写、文档修改、文档降重、一对一辅导答辩。
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餐馆满意度分析-选题背景
随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，消费者对于餐饮服务的评价越来越透明，餐馆满意度分析成为了餐饮行业关注的焦点。通过对顾客评价数据的深入挖掘，餐馆可以了解顾客的真实需求，优化服务流程，提升顾客满意度。然而，传统的满意度分析往往依赖于人工统计和简单的情感判断，不仅效率低下，而且难以捕捉到评价数据中的深层信息。
当前，虽然已有一些基于机器学习的满意度分析工具，但它们普遍存在以下问题：一是算法复杂度较高，不利于非专业人士使用；二是情感分析不够精准，难以区分消费者评价中的细微情感差异；三是缺乏针对特定菜系（如鲁菜、粤菜）的定制化分析。这些问题限制了满意度分析工具在实际应用中的效果，使得课题的研究显得尤为必要。
本研究旨在利用Python编程语言，结合K-means算法和NLP情感分析技术，开发出一套高效、精准的餐馆满意度分析工具。理论上，本课题将丰富餐饮服务评价的数据分析方法论，为后续研究提供新的视角。实际意义上，课题成果能够帮助餐馆快速定位服务短板，制定改进措施，提高顾客满意度，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
餐馆满意度分析-技术选型
开发语言：Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：Django
前端：Vue+ElementUI
开发工具：PyCharm
餐馆满意度分析-图片展示
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- 可视化分析页面
餐馆满意度分析-代码展示
餐馆满意度分析-代码展示
class Restaurant(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(100), nullable=False)
cuisine = db.Column(db.String(100), nullable=False)
rating = db.Column(db.Float, nullable=False)
@app.route('/restaurants', methods=['POST'])
def create_restaurant():
data = request.json
new_restaurant = Restaurant(
name=data['name'],
cuisine=data['cuisine'],
rating=data['rating']
)
db.session.add(new_restaurant)
db.session.commit()
return jsonify({'message': 'Restaurant created successfully'}), 201
@app.route('/restaurants', methods=['GET'])
def get_restaurants():
restaurants = Restaurant.query.all()
return jsonify([{'id': r.id, 'name': r.name, 'cuisine': r.cuisine, 'rating': r.rating} for r in restaurants])
@app.route('/restaurants/<int:restaurant_id>', methods=['GET'])
def get_restaurant(restaurant_id):
restaurant = Restaurant.query.get_or_404(restaurant_id)
return jsonify({'id': restaurant.id, 'name': restaurant.name, 'cuisine': restaurant.cuisine, 'rating': restaurant.rating})
@app.route('/restaurants/<int:restaurant_id>', methods=['PUT'])
def update_restaurant(restaurant_id):
restaurant = Restaurant.query.get_or_404(restaurant_id)
data = request.json
restaurant.name = data.get('name', restaurant.name)
restaurant.cuisine = data.get('cuisine', restaurant.cuisine)
restaurant.rating = data.get('rating', restaurant.rating)
db.session.commit()
return jsonify({'message': 'Restaurant updated successfully'})
@app.route('/restaurants/<int:restaurant_id>', methods=['DELETE'])
def delete_restaurant(restaurant_id):
restaurant = Restaurant.query.get_or_404(restaurant_id)
db.session.delete(restaurant)
db.session.commit()
return jsonify({'message': 'Restaurant deleted successfully'})
if __name__ == '__main__':
db.create_all()
app.run(debug=True)
餐馆满意度分析-文档展示
餐馆满意度分析-项目总结
本文详细介绍了如何使用Python进行餐馆满意度分析的项目，从选题背景到技术选型，我们一步步揭示了K-means算法与NLP情感分析在实际应用中的巨大潜力。通过丰富的图片、详实的视频、清晰的代码和完整的文档，我们全方位展示了项目的实施过程和成果。如果你对数据分析感兴趣，或者正在寻找提升餐馆服务质量的解决方案，本文无疑为你提供了宝贵的参考。现在，请动动手指，给本文一键三连，并在评论区留下你的想法和疑问，让我们一起交流学习，共同进步！
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