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Python****爬虫淘宝酒销售数据可视化 和商品推荐系统 开题报告 |
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毕业论文(设计)开题报告书
学生姓名 | 所属 学院 | 学号 | |||
专业班级 | |||||
论文(设计)题目 | Python爬虫淘宝酒销售数据可视化和商品推荐系统设计与实现 | ||||
指导教师姓名(职称) | 开题日期 | ||||
选题依据:1.研究背景与意义;2.国内外研究(应用与发展)现状。 1**:研究背景与意义** 研究背景: 互联网与电商的发展:随着互联网的普及和电子商务的飞速发展,网络购物已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。作为中国最大的电商平台之一,淘宝每天都有大量的交易数据产生。 酒类市场的增长:近年来,酒类市场在国内外均保持了稳定的增长趋势,特别是高端酒和特色酒受到了越来越多消费者的青睐。 数据驱动决策的需求:在竞争激烈的电商环境中,对于商家来说,如何准确地把握市场趋势、了解消费者需求,以及如何制定有效的营销策略显得尤为重要。 研究意义: 对对于商家:1. 市场洞察:通过分析淘宝上的酒销售数据,商家可以更加清晰地了解市场的动态、热门商品和消费者偏好,为产品开发、营销策略制定提供有力的数据支持。 |
- 精准营销:基于销售数据的分析,商家可以针对不同用户群体制定个性化的营销策略,提高营销效果。
- 库存管理优化:通过对销售数据的预测分析,商家可以更加精准地进行库存管理,避免库存积压或缺货现象。
对于消费者:1. 购物体验提升:通过推荐系统,消费者可以更加方便地找到符合自己口味和需求的酒类产品,提升购物体验。
2. 消费决策支持:可视化的销售数据和评价信息可以为消费者提供更加全面、直观的商品信息,帮助其做出更加明智的购买决策。
3. 个性化推荐:基于消费者的历史购买记录和偏好,推荐系统可以为其提供个性化的商品推荐,满足其多样化的需求。
综上所述,利用Python爬虫技术获取淘宝酒销售数据并进行可视化和商品推荐系统的构建,不仅可以帮助商家更加精准地把握市场脉搏和消费者需求,也能提升消费者的购物体验,实现双赢的局面。 2**:国内外研究现状** 国内研究现状: 爬虫技术的应用:在国内,随着大数据和人工智能技术的快速发展,Python爬虫技术已经被广泛应用于各种领域,包括电子商务。针对淘宝等平台,研究者们已经开发出了多种高效、稳定的爬虫工具,用于自动化地获取商品的销售数据、用户评价等信息。 数据可视化的发展:数据可视化在国内得到了越来越多的关注。研究者们利用Python中的matplotlib、seaborn等库对电商数据进行了丰富多样的可视化展示,包括销售趋势图、用户行为热力图等,帮助商家更加直观地了解市场情况。 国外研究现状: 爬虫技术的法规与道德:在国外,虽然Python爬虫技术同样得到了广泛的应用,但研究者们更加注重数据获取的合法性和道德性。在获取数据时,会严格遵守网站的robots.txt协议以及其他相关法律法规,确保数据获取的合规性。 数据可视化的创新:国外的数据可视化研究在技术创新和理论深度上都有着较高的水平。研究者们不仅关注数据的直观展示,还致力于开发更加交互性强的可视化工具和技术,如D3.js、Tableau等,以提升数据分析的效率和用户体验。 推荐系统的研究前沿:推荐系统在国外电商平台上同样得到了广泛的应用,并且研究者们在算法创新和理论深度上有着较高的追求。例如,近年来研究者们尝试将最新的深度学习算法、强化学习算法等应用于推荐系统中,以提升推荐的性能和准确性。同时,国外的研究也关注推荐系统的可解释性和公平性,以增强用户对推荐结果的信任度。 总的来说,无论是国内还是国外,利用Python爬虫技术获取电商数据并进行可视化和商品推荐系统构建都是研究的热点。但两者在研究重点、技术应用和法规遵守等方面存在一定的差异。 3:研究思路与方法** **3.1研究思路** 通过图书馆借阅开发相关书籍或者网络上寻找相关课题视频,查询网络以及向导师寻求帮助等方法解决技术上的问题。 具体步骤为: (1)对系统进行需求分析,明确管理员功能,前端开发功能,开发框架模式等; (2)对系统进行概要设计,搭建开发换进,建立系统的架构图、功能模块图等; (3)对系统管理后台,设计出所有功能模块; (4)对用户前端,设计出所有功能模块; (5)进行软件编码,实现系统各项功能; (6)对系统进行各种测试; (7)提交系统,撰写论文。 选定了项目开发模式、后台的开发框架,搭建好开发环境和安装好对应的开发工具;接下来就设计数据库,开发后台和接口,开发完整的项目后台和前端,完成最终的作品、测试、使用。 3.2研究方法 为了更好完善系统使用了以下研究方法: (1)文献阅读法 通过各个文献查找网站、学校图书馆以及百度百科查询和借鉴课题相关的论文资料,然后将适合的资料保存到本地,开发的时候使用。 (2)比较法:通过对国内外有关课题系统的功能、相关技术、内容等方面进行比较分析,从而提出系统所存在的问题,并提出相应的解决措施 (3)模拟法 模拟法是先依照原型的主要特征,创设一个相似的模型,然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。我们通过将本地电脑模拟为服务器进行本地操作,达到开发的最终效果。 **3.3可行性** 1.技术可行性 以Windows7或10为操作系统,基于python3.8版本,采用PyCharm软件为开发工具,运用mysql进行数据库存储;后台管理系统硬件环境是PC机,用户使用任何能上网的电脑设置,使用浏览器即可访问新闻管理系统。 2.经济可行性 一方面,只要有能上网的电脑,系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理,工作效率进一步提高从而节省人力、物力,只要会打字即可,不需要很高的学历;另一方面,系统的制作成本低,在现有的PC机上即可使用PyCharm开发者工具进行开发。 3.操作可行性 从管理来说,只要有一台普通的电脑就可以进行网站信息的设置、录入、修改,操作非常方便而且可行度很高。 4.数据来源可行性 来源淘宝数据,淘宝已经很普及了,使用也很广,有代表性 4:系统初步设计方案** 4.1****主要设计技术 开发环境:python3.8+ 开发语言:Python 开发框架:Django框架 数据采集:selenium + Xpath 可视化模块:Echarts 开发工具:Pycharm 数据库:mysql8 数据库管理工具:navicat 其他开发语言:html + css +javascript 4.2****研究内容 我们这里以我们打算实现的系统内容,分析如下,数据来源淘宝 **大屏全屏可视化展示:**1. 前4名商品销售数据
2. 全国各个省份销售数据(柱形图)
3. 全国各个省份店铺分布(折线图)
4. 销售排名前5城市销售数据
5. 电商销售基本数据:采集分析的数据总条数多少,数据来源省份多少个,数据来源城市多少个,商品销售均价,总销售商品数量多少个,总销售额多少万
6. 全国销售前5省份分析(饼状图)
7. 最新销售数据,滚动显示最新10个商品信息
**后台内容:**1. 管理员登录、密码修改、退出系统
2. 展示所有电商数据,可以链接到原始地址
3. 省份数据列表
4. 城市数据列表
最后
Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!
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学python就与学数学一样,是不能只看书不做题的,直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了,但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。
因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码,教程只需要看一两遍即可。
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