星巴克店铺数据分析

本项目是杭州电子科技大学Python程序设计的课程期末作业。

本项目旨在对星巴克全球店铺数据进行分析，包括数据导入、清洗、探索和可视化。

文件结构

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├── LICENCE
├── README.md
├── analyzer.py
├── config_manager.py
├── config_template.json
├── data_processor.py
├── main.py
├── requirements.txt
└── visualizer.py

安装

您需要一个能工作的Python 3执行环境。

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/HChaZZY/starbucks-analysis.git
   cd starbucks-analysis
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

使用方法

1. 复制 config_template.json 并重命名为 config.json。

2. 在 config.json 中填写必要的配置信息。

3. 运行主程序：

   python main.py
   

配置

在 config.json 中，您可以设置以下参数：

• 输入文件(csv)路径
• 输出文件(csv)路径，包括清洗输出和中国店铺输出

具体配置选项请参考 config_template.json。

许可证

本项目基于 AGPL（GNU Affero General Public License）协议开源。详情请参阅 LICENCE 文件。

贡献

欢迎于 Github Issues 提交问题和拉取请求。

致谢

本项目使用了以下开源库，在此对这些优秀工具的开发者们表示衷心的感谢：

• pandas
• matplotlib
• seaborn

我们深深感谢开源社区的贡献，是这些贡献使得这样的项目成为可能。

联系方式

如有任何问题或建议，请联系电子邮件