后期经sql统计，发现数据有误，此次数据抓取所得作废

举例：
通过以下语句，进行select，得到如下结果

select area,style,count(style) from unite
group by style
order by count(style) desc;

unite select

同样根据area对火锅（hotpot）数据进行group by，得到如下结果

hotpot select

unite 750条数据中三元桥有106家火锅，但hotpot 750条数据中三里屯有698家火锅，三元桥无火锅，说明数据量选取范围太小，具有偶然性，需重新抓取

第一步：通过爬虫软件爬取大众点评美食页面店家数据，由于点评只显示50页，每页25条，共得到数据750条

爬取页面地址：https://www.dianping.com/search/category/2/10

补充：将整体数据爬取下来后，发现以下几个菜系数据较多，因此单独爬取了单独菜系的数据：火锅、日本菜、川菜、西餐、烧烤、北京菜、韩国料理

一级页面

一级页面字段有限，我对二级页面进行了爬取，共选取了以下几个字段

二级页面

其中红框所示字段为选取标签内容，箭头所指星标则选取整个标签内容，以便获取鼠标悬停时显示内容

源代码

鼠标悬停星级

第二步：进行数据爬取后，得到如下数据

元数据字段

对数据进行处理，并重新命名

评论数、人均花费—数字

评论数

人均花费

点评分数—数字

点评分数
商户星级—从代码中提取，并将“””替换为空

商户星级
字段重新命名为

字段命名

第三步：制作行政区（region）与商圈（area）对应表格

根据大众点评上行政区商圈划分，制作表格

商圈-行政区-大众点评

商圈-行政区-表格

第四步：将数据导入mysql数据库

首先，建立数据库及表

建表界面

建表SQL

由于各表结构相同，可直接在SQL语句页面写添加语句

CREATE TABLE `dazhongdianping`.`unite` (
  `idunite` INT NOT NULL,
  `area` VARCHAR(45) NOT NULL,
  `style` VARCHAR(45) NOT NULL,
  `restaurant` VARCHAR(45) NOT NULL,
  `comments` INT NULL,
  `percapita` INT NULL,
  `taste` DECIMAL(2,1) NULL,
  `environment` DECIMAL(2,1) NULL,
  `service` DECIMAL(2,1) NULL,
  `address` VARCHAR(100) NULL,
  `level` VARCHAR(45) NULL,
  `type` VARCHAR(45) NULL,
  PRIMARY KEY (`idunite`));

通过可视化页面导入数据，导入成功