电商商品数据采集与分析系统
案例介绍
我独立完成了全流程开发：
1. 采用 Requests + BeautifulSoup 构建分布式爬虫，实现对目标平台商品价格、销量、评价等信息的7×24小时批量采集，单轮可处理百万级数据。
2. 基于 Pandas 与 NumPy 搭建数据清洗与分析 pipeline，自动完成去重、异常值处理和多维度统计，生成价格波动曲线、用户评价词云、竞品销量排行等可视化报表。
3. 项目将原本需要3天的人工采集分析工作压缩至2小时，为商家的定价策略、选品决策提供了实时、可靠的数据支撑
电商商品数据采集与分析系统
案例介绍
本项目是一套面向电商商家的市场分析工具，核心是通过自动化手段解决“数据获取慢、分析难”的痛点。
我独立完成了全流程开发：
1. 采用 Requests + BeautifulSoup 构建分布式爬虫，实现对目标平台商品价格、销量、评价等信息的7×24小时批量采集，单轮可处理百万级数据。
2. 基于 Pandas 与 NumPy 搭建数据清洗与分析 pipeline，自动完成去重、异常值处理和多维度统计，生成价格波动曲线、用户评价词云、竞品销量排行等可视化报表。
3. 项目将原本需要3天的人工采集分析工作压缩至2小时，为商家的定价策略、选品决策提供了实时、可靠的数据支撑
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