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本文记录了笔者用 Python 爬取淘宝某商品的全过程,并对商品数据进行了挖掘与分析,最终得出结论。
项目内容
本案例选择>> 商品类目:沙发;
数量:共100页 4400个商品;
筛选条件:天猫、销量从高到低、价格500元以上。
我用Python爬了4400条淘宝商品数据,竟发现了这些“潜规则”
项目目的
这里还是要推荐下小编的Python学习群:483546416,不管你是小白还是大牛,小编我都欢迎,不定期分享干货,包括小编自己整理的一份2017最新的Python资料和0基础入门教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴。在不忙的时间我会给大家解惑。
对商品标题进行文本分析 词云可视化
不同关键词word对应的sales的统计分析
商品的价格分布情况分析
商品的销量分布情况分析
不同价格区间的商品的平均销量分布
商品价格对销量的影响分析
商品价格对销售额的影响分析
9.不同省份的商品平均销量分布
注:本项目仅以以上几项分析为例。
项目步骤
数据采集:Python爬取淘宝网商品数据
对数据进行清洗和处理
文本分析:jieba分词、wordcloud可视化
数据柱形图可视化 barh
数据直方图可视化 hist
数据散点图可视化 scatter
工具&模块:
工具:本案例代码编辑工具 Anaconda的Spyder
模块:requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn 等。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的,虽然使用多线程、修改headers参数,但仍然不能保证每次100%爬取,所以 我增加了循环爬取,每次循环爬取未爬取成功的页 直
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