上海的星巴克门店数量位居榜首？你不知道的星巴克
1999年，这一年星巴克进入国内市场，早期星巴克采用直营加授权的经营模式，到了2017年收购合资企业，实现国内门店的全部直营。
星巴克进入国内市场之时，也正好赶上了中国经济的快速崛起。一时间星巴克去哪里开店，成了衡量一个城市的经济水平，或是一个区域的经营状况的风向标。
20多年时间，星巴克的门店数量发展到如今全国150多个城市的4500多家店。
想必大家都很好奇星巴克门店分布情况，今天我们就通过这篇分析，来尝试了解星巴克门店全球分布情况，哪些城市会成为星巴克扎堆开店的选择呢。下面使用的数据集包含截至2017年2月当前运营的每个星巴克或子公司商店的记录，其中包括品牌名称、门牌地址、所在国家、经纬度等一系列详细的信息，快来和我一起探索星巴克的秘密吧。
数据说明
| 字段名称 | 数据类型 | 解释说明 |
|---|---|---|
| Brand | Object | 品牌名称，数据字典中包含了星巴克旗下的子品牌 |
| Store Number | Object | 门店编号，独立且唯一 |
| Store Name | Object | 门店名称，示例：“北京建国门内大街店” |
| Ownership Type | Object | 门店所有权类型，如：Company Owned |
| Street Address | Object | 门店所在的街道地址 |
| City | Object | 门店所在的城市名称 |
| State/Province | Object | 门店所在的省份地区 |
| Country | Object | 门店所在的国家，如：US，代表美国 |
| Postcode | ObjectPostcode | 门店所在地址的邮政编码 |
| Phone Number | Object | 门店的联系电话 |
| Timezone | Object | 门店所在地的时区，如：GMT+08:00 Asia/Beijing |
| Longitude | Float64 | 门店地址的经度 |
| Latitude | Float64 | 门店地址的纬度 |
读取数据集
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#在Notebook中启动静态图形
%matplotlib inline
data = pd.read_csv('C:/Users/oddpsyche/Downloads/Starbucks_storelocations/directory.csv')
data.head()
星巴克旗下有哪些品牌？
data.Brand.value_counts()
Starbucks 25249
Teavana 348
Evolution Fresh 2
Coffee House Holdings 1
Name: Brand, dtype: int64
我们把关注点放在星巴克的咖啡门店上面，所以只查看Brand是Starbucks的数据集内容
coffee = data[data.Brand=='Starbucks']
全世界一共有多少家星巴克门店？
coffee.shape[0]
25249
全世界一共多少个国家开设了星巴克门店？
coffee.Country.nunique()
73
截止数据采集时间，目前星巴克总共在全球73个国家和地区设有门店，合计25249家
拥有星巴克门店数量最多的国家
#显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
p1 = plt.figure(1,figsize=(6,6))
coffee.Country.value_counts().head().plot(kind='bar',rot=0)
plt.title('拥有星巴克门店最多的五个国家')
plt.ylabel('Store Counts')
plt.xlabel('Country')
plt.show()
US - United States -美国
CN - China - 中国
CA - Canada - 加拿大
JP - Japan - 日本
KR - Korea - 韩国
我们可以看见，门店主要还是集中在北美洲，亚洲；
拥有星巴克门店数量最少的国家
p1 = plt.figure(1,figsize=(6,6))
coffee.Country.value_counts(ascending=True).head().plot(kind='bar',rot=0)
plt.title('拥有星巴克门店最少的五个国家')
plt.ylabel('Store Counts')
plt.xlabel('Country')
plt.show()
AD - Andorra - 安道尔共和国
LU - Luxembourg - 卢森堡
MC - Monaco - 摩纳哥
CW - Curaçao - 库拉索
SK - Slovakia - 斯洛伐克
星巴克在这几个国家简直就是一种神奇的存在；
拥有星巴克门店数量最多的城市
p2 =plt.figure(1,figsize=(6,6))
coffee.City.value_counts().head().plot(kind='bar',rot=0)
plt.title('拥有星巴克门店最多的五个城市')
plt.ylabel('Store Counts')
plt.xlabel('City')
plt.show()
看到上面星巴克在每个国家的分布情况，我们可能会以为拥有星巴克门店数量最多的城市应该是“纽约”或者“洛杉矶”这些美国的热门城市，其实最后分析结果还有点意外，上海市位居榜首，看来星巴克官方非常认可上海市的经济水平；
星巴克门店所有权类型
在数据集中有Ownership Type这个指标，我们可以看看星巴克门店都有哪些经营类型
p3 = plt.figure(1,figsize=(5,5))
plt.title('星巴克门店所有权类型')
coffee['Ownership Type'].value_counts().plot(kind='pie',colors = ['steelblue','cornflowerblue','lightsteelblue','royalblue'])
plt.show()
解释一下：
Company Owned：公司独资直营，这也是星巴克门店最多的经营方式
Licensed: 许可经营
Joint Venture: 合资经营，比如：国内江浙沪地区的星巴克最早就是由星巴克与统一集团联手经营
Franchise：授权经营，类似麦当劳的经营模式
以上只是根据星巴克门店部分数据，做一些有趣的分析。感兴趣的话还可以继续挖掘，比如其他城市的具体布局，毕竟星巴克在选址方面，运用了大量指标的数据分析。星巴克全球公司会提供标准化的数据表格，利用内部数据平台，对预想店面附近的零售商圈，公共交通，以及人口分布作出评估，这是为了防止在不适宜的地点开设门店，导致错误决策和经济损失。因此，星巴克选择门店的标准，也可以反映出所在地的经济能力。
数据来源：https://www.kaggle.com/starbucks/store-locations
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