开题答辩实录框架

课题名称：基于Python的奶茶店分布数据分析与可视化
答辩场景：某高校数据科学与大数据技术专业开题报告会

答辩开场陈述

课题聚焦新式茶饮行业的空间分布特征，通过Python技术栈实现对全国奶茶店数据的采集、清洗、分析与可视化。研究目标包括：

• 揭示奶茶店在城市中的分布规律
• 建立区位选择量化评价模型
• 开发交互式可视化看板

技术路线采用Python+GeoPandas+Pyecharts技术栈，数据来源为美团/大众点评开放API及公开POI数据集。

关键技术展示

数据采集方案

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_store_data(city):
    url = f"https://www.dianping.com/{city}/ch10"
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(resp.text,'html.parser')
    # 解析店铺名称、地址、评分等数据

空间热力图生成
采用核密度估计算法呈现分布热点：
$$f(x,y) = \frac{1}{nh^2}\sum_{i=1}^n K(\frac{d((x,y),(x_i,y_i))}{h})$$
其中$K$为Epanechnikov核函数，$h$为带宽参数。

答辩问答环节实录

评委提问1：如何处理数据采集的合规性？
回答：

• 仅使用公开API及脱敏数据
• 遵守robots.txt协议
• 数据量控制在学术研究合理范围

评委提问2：可视化方案的创新点？
回答：

• 结合高德地图API实现多层叠加可视化
• 引入动态时间轴展示扩张趋势
• 使用Plotly Dash构建交互式分析看板

课题成果展示

核心发现：

1. 奶茶店呈现"核心商圈聚集+社区渗透"双模式
2. 门店密度与商业用地价格相关系数达0.73
3. 头部品牌选址存在明显的空间避让效应

可视化样例：

图：上海市奶茶店分布核密度分析

答辩总结与改进

评审建议采纳情况：

• 增加时间维度对比分析
• 补充竞品分布关联研究
• 优化地理编码准确率

后续计划：

• 接入实时客流数据
• 开发选址推荐系统
• 发表SCI论文1篇

注：实际答辩时应准备技术可行性分析、文献综述、甘特图等配套材料，建议配合Jupyter Notebook进行现场演示。