苏州是中国经济高度发达的区域，是江苏省的经济中心、工商业与物流中心城市，也是重要的金融、文化、艺术、教育和交通中心。下文中的图片来自公开资源，用于帮助理解苏州的县级市和区的分布格局。
数据来源与说明
本文涉及两类数据：苏州美食与苏州景点。数据通过网络爬取获得，文末附有数据分析源码获取方式。
重要声明：本文数据仅用于数据分析与可视化展示，未用于其他用途。如有转载，请标注出处。
数据可视化概览
本次以苏州景点的数据分析为主，亮点在于所用图形均来自国产可视化库 pyechaRts 的实现。
景点分析概览
苏州景点的数据分析从多个维度展开，帮助理解景点的分布、热度与口碑等信息。
景点分布
展示苏州各地景点数量的分布情况：
攻略热度前十景点
很多景点的游客攻略数量可作为参考指标：
景点评论数
驴友比例
驴友比例表示到访同一景点的游客大致占比：
园林与历史街区
作为园林之城，数据中有关于园林相关景点的统计。常见的代表有拙政园、留园、网师园等。
古城街道方面，数据中显示历史街区与主干街道的分布，例如山塘街、平江路历史街区、观前街等：
寺庙与文化景点
苏州的寺庙数量较多，知名度高的如寒山寺等，相关描述和名句也在文中简要呈现。
景点词云分析
对景点中文名与简介进行词云展示，帮助直观了解高频主题。
1 全部词云
2 前50个高频词
两组词云共同显示，苏州景点以公园、博物馆、展览馆、艺术馆等为常见主题，文化气息与历史建筑相关词汇也较为突出。
美食数据概览
美食数据包含约2000条记录，字段共6项，覆盖面广。下图为示意展示。
得分与消费分析
分数分布用于评估景点与餐饮的评价情况。得分为0.0表示无评分。
基于评分分布，我们选取前十名的高评分商户进行查看，例如牛排店、知名酒店、咖啡厅等。
消费水平分析
对均价字段进行分类，常用分组包括极低、亲民、可接受、较高及高档等。示例的饼图绘制常用代码如下：
高消费区域与酒店
按照均价降序查看高消费区域，常见的高消费地区集中在市区及风景区周边。
酒店方面，苏州有许多知名酒店，如洲际酒店、金陵饭店花园酒店、金鸡湖新罗酒店等，相关统计如下：
面馆与美食聚焦
苏州面馆数量达到117家，若你热爱面食，不容错过的店铺包括老东吴面馆等。
美食店统计与词云
以面馆、烧烤、酒店、火锅等八类美食维度进行统计，并展示美食词云，重点聚焦推荐菜肴字段。
1 全部词云
2 前50个常用词语
从词云中可以看出，苏州人口味偏清淡，游客推荐菜以牛肉、虾、海鲜等为主，特色美食如大闸蟹在太湖区域较为突出。
总结与建议
如果你计划在苏州深度游览，以下地点与美食值得优先考虑：
园林：拙政园、留园；寺庙：寒山寺、重元寺；街道：山塘街、平江路历史街区、观前街；博物馆：苏州博物馆等。
美食方面，苏州牛肉、虾蟹类水产、面食如馄饨与生煎都值得尝试，此外还可关注当地的特色小吃与汤面等。
