前言

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肯德基作为全球知名的快餐连锁品牌，在选址方面有一些特点：

高人流密度：肯德基通常选择在人流量较高的地区进行选址。这包括商业区、购物中心、旅游景点、交通枢纽等地方，以确保有足够的顾客流量。

商业环境：肯德基更倾向于选择繁华商业环境，因为这些地区通常有更多的潜在顾客和商业机会。与其他餐饮品牌相比，肯德基更偏向于在市区或市中心设立门店。

交通便利性：肯德基优先选择交通便利的位置，例如主要道路、交叉口附近或公共交通站点周围。这有助于吸引过往的行人和车辆，并提供更多的方便。

可见性和易识别性：肯德基门店通常选择在显眼的位置，以便顾客能够轻松发现并识别品牌。标志性的外立面设计和大型招牌有助于增加品牌知名度。

周边配套设施：肯德基更倾向于选择周边有其他商业设施或娱乐设施的地点。例如，与电影院、游乐场、购物中心等相邻，可以吸引更多的顾客。

面积和停车设施：肯德基门店通常需要一定的面积来容纳就餐区、厨房设备和服务区域。同时，对于一些门店，提供足够数量的停车位也是重要的考虑因素。

潜在市场需求：肯德基会考虑选址位置的潜在市场需求，包括当地人口规模、消费能力、年龄结构和消费习惯等因素。

竞争对手分析：肯德基会评估选址附近的竞争对手状况，包括其他快餐连锁品牌和本地餐饮业务，以确定市场份额和差异化定位机会。
既然肯德基已经选好了最佳位置，那么我们直接拿来用即可，我选的分析数据是北京各区的肯德基门店详情，然后计算出各区的肯德基选址中心。假如我有A,B,C三家候选门店，我只需要找到离肯德基选址中心最近的门店即可。

一、dqnapi 是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
dqnapi 是一个接口服务网站，网站包含各类接口，有股票，有OCR，有语言，免费和付费多种api接口，dqnapi号就是一个数字标识，给每一个接口增加一个身份编码，方便用户调用和查找，提供接口的公司注册一个dqnapi号可以帮助公司接口api 进行推广，接口信息有变化可以及时更新，不会出现用户无法找到的情况。
本文使用两个随机图片接口，dqnapi号分别是
1.100.35395/2023.15_v1
2.100.35395/2023.16_v1
3.100.35395/2023.17_v1
4.100.35395/2023.6_v1
dqnapi官网

二、使用步骤

1.抽取北京市下面的各个区的肯德基开店地址

代码如下（示例）：

import requestskey = ""  # 替换为您的高德地图开放平台密钥def get_kfc_stores(city):# 设置请求参数url = 'https://restapi.amap.com/#############' #dqnapi号:100.35395/2023.16_v1keywords = '肯德基'  # 搜索关键词，这里设为肯德基cityname = city  # 城市名称output = 'JSON'  # 输出格式，这里选择JSON格式stores = []page = 1  # 分页码，初始为1offset = 20  # 每页返回的结果数量while True:# 发送GET请求并获取响应response = requests.get(url, params={'keywords': keywords, 'city': cityname, 'output': output, 'key': key, 'page': page, 'offset': offset})data = response.json()if data['status'] == '1':pois = data['pois']stores.extend(pois)if len(pois) < offset:# 如果返回的结果数量少于每页的数量，表示已经获取完所有结果，退出循环breakelse:# 继续下一页的请求page += 1else:print('请求出错:', data['info'])breakreturn stores
def analyze_kfc_stores_in_city(city):kfc_stores = get_kfc_stores(city)result = f"在{city}找到了以下肯德基门店：\n"if kfc_stores:for store in kfc_stores:name = store['name']address = store['address']result += f"门店名称：{name}\n"result += f"地址：{address}\n"result += f"地址：{city}\n"result += "--------\n"else:result += f"在{city}没有找到肯德基门店。\n"return result
def get_subdistricts(city):url = 'https://restapi.amap.com/################' #dqnapi号:100.35395/2023.15_v1keywords = citysubdistrict = '1'response = requests.get(url, params={'keywords': keywords, 'subdistrict': subdistrict, 'key': key})data = response.json()if data['status'] == '1':districts = data['districts'][1]['districts']print(districts)subdistricts = [district['name'] for district in districts]return subdistrictselse:print('请求出错:', data['info'])return []# 示例：获取北京市下一级行政区域名称
city = '北京'
subdistricts = get_subdistricts(city)#获取下一级行政区域
print(f"{city}的下一级行政区域有：{subdistricts}")
#获取全国城市列表
#all_cities = get_all_cities()#分析每个城市的肯德基选址并保存结果到result.txt中
with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:for district in subdistricts:result = analyze_kfc_stores_in_city(district)file.write(result)file.write('\n')print("分析完成，结果已保存到result.txt中。")

2.读入数据分析各个区的肯德基选址中心

代码如下（示例）：

import requests
import json# 根据门店地址获取经纬度坐标
def get_location(address):url = 'https://restapi.amap.com/###########'  #dqnapi号:100.35395/2023.17_v1params = {'key': '','address': address,'city': '北京'}response = requests.get(url, params=params)data = json.loads(response.text)if data['status'] == '1' and len(data['geocodes']) > 0:location = data['geocodes'][0]['location']latitude, longitude = location.split(',')return float(latitude), float(longitude)return None# 读取门店信息文件
with open('result.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:lines = file.readlines()# 声明一个字典，用于存储各个区的门店坐标列表
district_coordinates = {}# 遍历每个门店信息，提取地址和区域信息
for i in range(len(lines)):if lines[i].startswith('门店名称'):store_name = lines[i].split('：')[1].strip()elif lines[i].startswith('地址') and '区' in lines[i]:address = lines[i].split('：')[1].strip()district = lines[i+1].strip()# 获取门店地址的经纬度坐标location = get_location(address)if location is not None:latitude, longitude = location# 将门店坐标添加到对应区的列表中if district in district_coordinates:district_coordinates[district].append((latitude, longitude))else:district_coordinates[district] = [(latitude, longitude)]# 计算每个区的门店坐标的中心点
for district, coordinates in district_coordinates.items():total_latitude = 0total_longitude = 0for coordinate in coordinates:total_latitude += coordinate[0]total_longitude += coordinate[1]average_latitude = total_latitude / len(coordinates)average_longitude = total_longitude / len(coordinates)print(f"{district} 的门店中心坐标：")print(f"纬度：{average_latitude}")print(f"经度：{average_longitude}")print()

该处使用的url网络请求的数据。

总结

提示：这里对文章进行总结：

1.第一步下载的数据可以直接从如下地址下载
北京各区肯德基选址详情
2.分析各个区的肯德基选址中心结果
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地址：怀柔区的门店中心坐标：
纬度：116.673162
经度：40.362814

地址：平谷区的门店中心坐标：
纬度：117.111043
经度：40.140745

地址：西城区的门店中心坐标：
纬度：116.3636885
经度：39.926902999999996

地址：大兴区的门店中心坐标：
纬度：116.47712779999999
经度：39.7949296

地址：海淀区的门店中心坐标：
纬度：116.29276811111112
经度：40.00995622222222

地址：顺义区的门店中心坐标：
纬度：116.574058
经度：40.1097796

地址：昌平区的门店中心坐标：
纬度：116.31209340000001
经度：40.1210954

地址：朝阳区的门店中心坐标：
纬度：116.50549342857141
经度：39.953377214285716

地址：丰台区的门店中心坐标：
纬度：116.3250015
经度：39.83795033333333

地址：通州区的门店中心坐标：
纬度：116.616578625
经度：39.878681875

地址：东城区的门店中心坐标：
纬度：116.40755899999999
经度：39.904064000000005
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3.举例查询丰台肯德基选址中心

调用api:

https://uri.amap.com/marker/uri.amap.com/marker?position=116.3250015,39.83795033333333&name=丰台区&src=mypage&coordinate=gaode&callnative=0

详细参数可以参考danapi号：100.35395/2023.6_v1

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使用python分析餐饮选址(参考肯德基选址)

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前言

一、dqnapi 是什么？

二、使用步骤

1.抽取北京市下面的各个区的肯德基开店地址

2.读入数据分析各个区的肯德基选址中心

总结

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