i,同樣評論數很少,那大概率其商品其實不咋地;反觀評論數top1的garmol,其星級評價4.4,口碑佳評論也多,看來是不錯的商品;緊隨其後的幾家,其星級分數就低於平均分了那麼,亞馬遜的星級評價難道就只受評論數的幾顆星比例影響嗎?我查閱了網上的一些資料,發現亞馬遜評價星級評定的三個重要因素:評論距離現在的時間,評論被買家投票採納數,評論是否有verified

一次讓人臉紅心跳的python數據分析

一次讓人臉紅心跳的python數據分析數據分析那些事BlockedUnblockFollowFollowingApr 25此文是《10周入門資料分析》系列第12篇想瞭解學習路線,可以先閱讀“ 學習計畫 | 10周入門資料分析 ”。前段時間,看到某企業對資料分析師的招聘要求有一條:分析客戶人群的購買習慣,並透過客戶購買行為做出相關資料分析。好專案,正好爬蟲比較熱門,讓大家練手Python(工作中或多或少能用到)。所以想把python專題提前來講,稍微改變了一下學習路綫~決定後,恰巧碰上亞馬遜推出中國市場的話題,靈感一現:哎要不研究亞馬遜上Top100的細分品類 — — 女式內衣!!!的銷售情況吧??馬上action!雖然這個話題,有點尷尬~分析分為三步:資料獲取、資料清理、視覺化分析第一步,採集資料。沒有資料怎麼辦,用萬能的Python爬嘛。爬取商品排名和詳情頁連結,需要的欄位為:排名、商品名、詳情頁連結。爬取商品詳情,需要的資訊為:店家:也就是競爭對手。分析其爆品情況,保留店家連結,後續可針對性挖掘分析;價格:分析爆品價格區間,對商品定價有幫助;上架時間:什麼時候上的?爆了多久;星級、評論數、評論標籤、所有評論連結:爬取評論內容,來分析爆品的優劣勢;尺寸、顏色:嗯哼?也是非常有價值的參考資料;圖片連結:難道你不想看看商品長啥樣嗎?第三步,資料轉化為視覺化圖表,並做分析。是不是迫不及待想要看過程了,來吧~如何爬取內衣資料Python爬資料很簡單,我個人總結大致就 3點:請求數據進行資料處理寫數據第一點 請求的資料會有幾種可能:1、很簡單的html頁面,就直接requests就可以請求成功;2、js渲染的頁面 ,這種頁面超多,requests請求一堆js資料;3、需要登錄才能獲取,至今登錄我都是用的cookie 請求登錄,但應該有更好的辦法;4、json數據;第二點 資料處理會有幾種可能:1、請求的資料是簡單的html結構頁面 — — 直接BS4解析就好了2、請求的資料是json — — 導入json模組進行解析3、請求的資料是簡單的js渲染的html頁面遇到這種頁面通過抓包或者簡單的在網站上審查請求,然後找的你想要的那部分資料,如果是js渲染的html,其實就是js拼寫的html,只要把其他無用的資料匹配掉用正則找到剩下想要的html文本就好了 。然後BS4解析。第三點 寫資料open方法進行檔打開 裡面的參數進行檔案格式設置,讀寫檔、編碼格式操作with open(“XXX. xxx”,”a”,encoding=”utf-8") as…

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