Python淘宝体育用品销售数据爬虫可视化分析大屏全屏系统 开题报告

Python****淘宝体育用品销售数据 爬虫可视化分析大屏全屏系统 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淘宝体育用品销售数据爬虫可视化分析大屏全屏系统设计与实现
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： 体育产业的快速发展：近年来，全球体育产业蓬勃发展，各类体育用品的市场需求持续增长，尤其在中国，政府推动全民健身，体育用品市场进一步繁荣。 线上购物的普及：随着互联网及移动设备的普及，越来越多的消费者选择在线购买体育用品，淘宝作为中国最大的电商平台，为消费者提供了丰富的体育用品选择。 数据驱动决策的趋势：在数字化时代，企业越来越依赖数据驱动的决策，通过数据分析来洞察市场趋势、了解消费者行为，从而制定更精准的市场策略。 研究意义： 通过构建Python淘宝体育用品销售数据爬虫可视化分析大屏全屏系统，具有以下重要意义： 掌握市场动态：通过实时爬取并分析淘宝上的体育用品销售数据，企业和投资者可以快速了解市场趋势、热销产品、价格波动等信息，为市场进入、产品开发和营销策略制定提供决策依据。 消费者行为研究：分析消费者的购买行为、偏好、评价，有助于企业更准确地把握消费者需求，进行产品创新和优化，提高市场竞争力。 行业竞争分析：通过对竞品销售数据的爬取和分析，企业可以了解竞品的市场表现、价格策略等，从而调整自身市场策略，实现竞争优势。 大屏可视化展示的决策支持：大屏全屏的可视化展示方式能够将海量的数据以直观、易懂的方式展现出来，为决策者提供快速、准确的数据支持，提高决策效率和质量。 总的来说，该研究将有助于体育用品企业、投资者和相关研究机构更全面地了解市场现状和未来趋势，实现数据驱动的精准决策，推动体育产业的持续发展和创新。 2**：国内外研究现状** 国内研究现状： 在国内，利用Python进行淘宝数据爬取和分析的研究日益增多，尤其是针对特定行业如体育用品的销售数据分析。这主要得益于Python爬虫库的成熟与易用性，以及国内电商平台数据的相对开放性。 专注于电商数据分析：近年来，随着电商的飞速发展，国内很多研究团队和机构都开始专注于电商数据分析，其中淘宝作为代表性的平台，受到了很多关注。 技术应用深化：除了基础的爬虫技术，国内的研究还涉及到自然语言处理、机器学习等技术在淘宝数据分析中的应用，为了提高分析的准确性和效率。 国外研究现状： 虽然国外的研究者可能无法直接获取淘宝的体育用品销售数据，但他们对其他大型电商平台（如Amazon、eBay等）的销售数据分析方法和工具有很多研究成果。 通用爬虫与可视化技术研究：在爬虫技术和数据可视化方面，国外的研究相对成熟，提供了很多通用的爬虫框架和可视化工具，这些都可以为淘宝数据的研究提供技术参考。 跨平台对比研究：针对电商平台的研究，国外的学者也常进行跨平台的对比，这种对比可以为淘宝的研究提供一些方法和思路上的借鉴。 需要注意的是，由于国内外电商平台存在差异，国内研究者需要对国外的研究进行适度借鉴，同时也要考虑淘宝平台的特性和国内市场环境，以确保研究的准确性和实用性。总体来说，国内外在电商销售数据分析领域的研究都在不断深入和扩展，为Python淘宝体育用品销售数据爬虫可视化分析大屏全屏系统的研究与开发提供了丰富的参考和启示。 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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