python电商数据挖掘_Python 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

作者 孙方辉

本文为CDA志愿者投稿作品,转载需授权

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。

项目目的

1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化

2. 不同关键词word对应的sales的统计分析

3. 商品的价格分布情况分析

4. 商品的销量分布情况分析

5. 不同价格区间的商品的平均销量分布

6. 商品价格对销量的影响分析

7. 商品价格对销售额的影响分析

8. 不同省份或城市的商品数量分布

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

1. 数据采集:Python爬取淘宝网商品数据

2. 对数据进行清洗和处理

3. 文本分析:jieba分词、wordcloud可视化

4. 数据柱形图可视化 barh

5. 数据直方图可视化 hist

6. 数据散点图可视化 scatter

7. 数据回归分析可视化 regplot

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。

原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载

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

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