基于Python的数据爬虫程序设计与商品数据分析研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网的快速发展和电子商务的兴起，网络上的商品信息呈现爆炸式增长。

如何从海量数据中提取有价值的信息，帮助消费者进行理性消费，以及帮助企业制定精准的营销策略，成为亟待解决的问题。

在此背景下，本选题以python语言为基础，结合数据爬虫技术和数据分析方法，对商品数据进行采集、处理和分析，旨在为消费者和企业提供决策支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着大数据技术的快速发展，数据爬虫技术和数据分析方法在各行各业得到了广泛应用。

在商品数据分析领域，国内外学者也开展了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容包括以下几个方面：1.数据爬虫程序设计：针对目标电商网站，设计和实现一个基于python的数据爬虫程序，用于自动采集商品信息，包括商品名称、价格、评论、销量等。

2.数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，以满足数据分析的需求。

3.商品价格分析：对商品价格进行统计分析，包括价格分布、价格趋势等，并探索价格与其他因素（如品牌、销量、评论等）之间的关系。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实践应用相结合的方法，首先进行文献调研，了解数据爬虫技术、商品数据分析方法等相关理论知识，并对国内外研究现状进行综述。

然后，根据研究目标，选择合适的电商网站作为数据来源，并设计和实现基于python的数据爬虫程序，用于自动采集商品数据。

在数据采集过程中，将遵循robots协议，确保数据采集的合法性和ética性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.综合应用数据爬虫技术和数据分析方法，构建了一个完整的商品数据分析流程，为消费者和企业提供决策支持。

2.在商品评论情感分析方面，将探索利用深度学习技术提高情感分析的准确性和效率。

3.在商品销量预测方面，将尝试结合多种因素（如价格、评论、促销活动等）构建更精准的预测模型。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 张俊红,王建民.网络数据抓取技术的研究与实现[j].计算机应用研究,2018,35(04):1010-1014 1020.

2. 刘树春,田嘉,杨洋.python网络爬虫技术研究[j].信息技术与信息化,2022(08):119-123.

3. 陈楚,王宇,张帆,陈钟.基于python的高校舆情数据采集与分析系统设计[j].计算机工程与应用,2021,57(11):268-274.