基于Python的网上购物数据爬取

来源 :现代信息科技 | 被引量 : 0次 | 上传用户:haiwei2009
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着网上购物的盛行,淘宝、京东、拼多多等互联网商业巨头也展开了激烈的竞争.收集商品、评论及销量数据以及对各种商品及用户的消费场景进行分析成了必不可少的环节.然而传统的人工收集并整理数据显然效率不足以满足当下各大公司以及其他相关产业对这些数据的需要.近年来Python爬虫技术的逐渐成熟,给网购数据收集并整理带来了极大的便利.
其他文献
随着信息技术的发展和国家“放、管、服”政策的推进,高校采购管理的信息化建设已成为必然趋势.文章总结了高校采购管理面临信息孤岛、工作低效、服务能力较弱和缺少监督管理的问题,探讨了国内高校采购信息化建设情况.在哈尔滨工程大学采购管理信息系统的基础上,介绍了系统的设计思路、主要功能、整体架构、数据结构和建设成效,为高校采购管理信息化工作的完善和发展提供了参考和借鉴.
在植物标本采集实训时,学生需要鉴别植物的种类并记录其生长环境,很多学生由于经验不足无法准确判断植物的种类,位置信息采集不便,且采集实物标本容易破坏生态环境.利用Python开发了植物标本采集实训平台,采集者只需上传植物的图像,借助百度AI自动识别出植物的种类,利用HTML5实现位置信息的获取,通过图像及短视频记录植物及其生长环境,通过地图展示标本的分布情况,为野外植物标本采集实训提供了便利.
地下管廊是城市的重要基础设施,运用现代化的计算机系统维护其运营具有重要意义.文章使用Vue框架技术,设计了地下综合管廊管理平台的前端展示系统.该技术使用前后端分离方式和组件模式进行开发,提高了开发效率,缩短了开发周期,使系统更具扩展性而且可以更快交付使用.在前端系统中集成ElementUI组件库,使开发更加便捷规范,显示效果统一协调;使用Echarts图表,使数据显示更加形象直观;这些技术的运用,提高了管廊运行的安全性,实现了管廊运营管理的高效性.
文章结合了某电信公司系统存储的业务数据,对数据进行清洗和分析,在提取重要特征后,利用了Python所提供的scikit-learn核心算法库,实现了逻辑回归,支持向量机,K近邻等监督学习算法的建模,最后对各个算法的结果进行分析.在实际的商业活动中,企业人员可以综合利用模型中准确率较高的几种算法,制定对应的运营方案和挽回策略,从而有效地减少客户的流失.
随着企业客户人数日益增加,传统的管理方式不能满足客户关系管理的需求,在挖掘新客户和增强客户忠诚度方面也出现了一定弊端.针对这种传统管理方式,为进一步优化企业管理效率,增加企业客户的黏性,设计了一个用户界面多样化、架构清晰的客户关系管理系统.该系统能更好地管理订单数据、客户数据,更清晰地分析目前的客户发展情况,使公司的管理人员工作更加高效,也极大地改善了公司开发客户效率.