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1. 项目简介
利用网络爬虫技术从某东采集某城市的特产价格、销量、评论等数据，经过数据清洗后存入数据库，并实现特产销售、市场占有率、价格区间等多维度的可视化统计分析，并基于多属性的特产的个性化推荐。 系统采用 Flask 框架构建后端分析服务，前端采用 Bootstrap + Echarts 实现可视化渲染。
B站详情：基于Python的电商特产数据可视化分析与推荐系统_哔哩哔哩_bilibili
【演示系统】特产数据可视化分析与推荐系统
2. 电商特产数据爬虫
利用 requests、BeautifulSoup 等工具包，采集某东电商的特产数据：
python
# ......
brand_page_href = brand_href + '&page={}&s={}&click=0'.format(page, size)
resp = requests.get(brand_page_href, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
items = soup.find_all('li', attrs={'class': 'gl-item'})
all_phones = []
for item in items:
# try:
# 图片
img = 'https:' + item.img['data-lazy-img']
# 价格
price = item.find('div', attrs={'class': 'p-price'}).text.strip()
if '\n' in price:
price = float(price.split('\n')[0].strip()[1:])
else:
price = float(price.strip()[1:])
# 产品名称
name = item.find('div', attrs={'class': 'p-name p-name-type-2'})
name = name.a['title'].strip()
# 产品的详细链接
atag = item.find('a')
phone_href = 'https:' + atag['href']
product_id = phone_href.split('/')[-1].split('.')[0] # 提取商品ID
# 抓取该产品的详细信息，此处为销量
c = requests.get('https://XXXX.XX.com/comment/productCommentSummaries.action?referenceIds=' + product_id,
headers=headers, proxies=random.choice(proxy_list)) # 请求评论json
comment_dict = json.loads(c.text.split('[')[-1].split(']')[0]) # json内容截取
# ......3. 特产数据可视化分析与推荐系统
3.1 系统首页
3.2 特产销量与占有率分析
通过深入分析各个特产的销量数据和市场份额，企业可以识别出畅销产品和潜在的增长机会，从而制定更有效的营销策略和产品开发计划。还可以揭示消费者偏好和市场趋势，为企业提供宝贵的洞察力，以优化产品组合并提高竞争力。
3.3 品牌特产价格分析
通过对各品牌特产的价格数据进行详细分析，企业可以了解市场价格水平、价格差异以及价格变动趋势。这种分析有助于企业制定合理的价格策略，优化产品定价，提升品牌形象，并在竞争激烈的市场环境中保持竞争优势。
3.4 各品牌好评率分析
通过对各特产品牌的好评率进行深入分析，企业可以了解消费者的真实反馈和评价，进而识别品牌的优势和劣势。有助于企业改进产品质量和服务水平，提高客户满意度和忠诚度,为企业制定有效的市场策略和竞争对策提供重要依据。
3.5 品牌特产推荐
根据特产类型、最低价格、最高价格和最低评分等参数，系统能够向用户自动推荐符合其需求和预算的品牌特产。这种特产的推荐服务不仅可以提高消费者的购物体验，还有助于增加京东商家的销售额和客户满意度。
4. 结论
利用网络爬虫技术从京东采集某城市的特产价格、销量、评论等数据，经过数据清洗后存入数据库，并实现特产销售、市场占有率、价格区间等多维度的可视化统计分析，并基于多属性的特产的个性化推荐。 系统采用 Flask 框架构建后端分析服务，前端采用 Bootstrap + Echarts 实现可视化渲染。
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