“你又买周黑鸭！”我女朋友跟我说。好吧好吧，我好像是有点爱吃周黑鸭的。并且一直想不到为什么会有人喜欢吃绝味。

这样一想，我就很抽风，我一定要弄明白爱吃周黑鸭的和爱吃的绝味的究竟都是一些什么人？这样岂不是我就找到我得同党了，我暂时称他叫做“黑鸭党”。另外一群爱吃绝味的人我暂时把他们称为”绝味党“。

有了这个念头，刚买了周黑鸭的我，就匆匆忙忙的赶回家打开电脑开始策划起来了。为了分析这两大吃货团体，首先我要拿到他们的评价。然后对他们的评价进行分析，对群体的个人资料抓取进行分析。

第一步我找了网页版美团，经过两三次搜索发现，美团上基本上没有入驻的鸭脖店。

第二步我找了网页版支付宝，我惊讶的发现，网页版支付宝上并没有商店。

第三步经过以上两次，这一次我直接打开了大众点评，果然还是大众点评靠谱。

这一点我的想法是：找出一个入驻大众点评的绝味和周黑鸭最多商家的城市，以这个城市作为一个特征城市（数据多比较有代表性），对几大热门城市的鸭脖店做了统计如下图。（凭什么？我的周黑鸭你怎么可以这样，你明明比绝味好吃。）

在这个图表出来之前，我是想以南京作为研究城市的，看来要被我pass了。看图表，武汉其实是可以作为最具有代表的城市的。遗憾的是周黑鸭起源武汉，为了避免这一尴尬，于是我跳过武汉，选择另一个相对具有代表兴的城市北京。

所有的店铺按照评论的数量进行排序，各选择最前面的60家店铺查看评论数量、总体口味评价、服务评级、环境评价、人均价（这里只需要简单的爬虫就可以搞定）。左侧已经对一大部分数据进行折叠。

我们可以对上面的评论数据做一个图表查看（两点：评论数量项的满分为150评价，人均价格项的最高价为40元，其余各项都是10为满分）。

可以看出，在价格方面周黑鸭的价格人均比绝味高9元左右，这九元产生的效应是：

（1）评论数量来看，周黑鸭的点评数量是绝味的6倍之多。

（2）无论从口味、服务、以及环境周黑鸭的评分都比绝味高出百分之十左右。

现在我知道我为什么爱吃周黑鸭了对！（哈哈哈！）

上述的实例代码为（由于本人实在是太随便了，没有写成函数，还请谅解）：

如果抛去口味不谈，价格方面可能是一个主要因素（即绝味店铺远远多于周黑鸭），所有这里强烈建议周黑鸭降价降价啊。

设想也是很简单。抓取上面所提及的店铺中的评价的人的个人信息（大众点评这一块还是不错的，我还可以读取到用户的个人资料，开心）

上述周黑鸭以及绝味各取出了具有代表性的45家店铺，下面要做的是抓取这共计90家店铺的评论中用户的个人资料进行分析。（请注意：这里的用户是选取的口味给出了4-5分的用户，不是所有用户）。

首先看以下年龄分布（人数少于100的没有统计）：

这部分数据发现的是：

（1）、评论的人大部分是生日在1981-1993，难道我们95后都不爱评论，不爱给高分评论。

（2）、两大吃货团体人群还是相对比较集中的。

（3）、看来吃货还都是一样哟，同在1986即30岁年龄的达到一个峰值，这就很尴尬了。

（4）、特别爱吃鸭脖并且喜欢点评的集中在25-35年龄段。

电影我很喜欢看，也很喜欢听音乐，但是这都是很大中的标识啊！所以自认为这一次并没有能分析出很明确的数据。怎么能少了编程呢？？？噢！我知道了，在写代码呢。

好了没时间写绝味的评论词云了，快上车。

（1）全国各个地区的口味与鸭脖店分布的关系。

（2）周黑鸭与绝味的发展以及最后市场份额悬殊巨大的原因。