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. 研究目的

本研究旨在探讨如何利用python语言设计和实现高效的数据爬虫程序，并运用相应的数据分析方法对采集到的商品数据进行深入分析。

具体目标如下：1.研究python数据爬虫程序设计技术，包括爬虫的基本原理、常用库和框架的使用，以及应对反爬机制的策略。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤进行：
1.文献研究法:通过查阅国内外相关文献，了解数据爬虫技术、商品数据分析方法、python爬虫库的使用方法等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础。

2.案例分析法:选择典型的电商平台或商品类型作为研究案例，分析其网站结构、数据特征和反爬机制，为爬虫程序设计提供参考。

3.实验法:搭建python开发环境，利用python爬虫库编写爬虫程序，对目标网站进行数据采集，并对采集到的数据进行预处理和分析，验证所提方法的有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.融合多种python爬虫技术:综合运用requests、beautifulsoup、selenium等python爬虫库，以及代理ip、验证码识别等反爬机制应对策略，构建高效稳定的数据爬虫程序，提高数据采集的效率和质量。

2.构建特定领域商品数据集:针对特定电商平台或商品类型进行数据爬取，并对数据进行清洗、集成、转换和规约，构建结构化、标准化的商品数据集，为后续研究提供数据支撑。

3.结合实际应用场景进行数据分析:不局限于理论研究，将商品数据分析方法应用于实际场景，例如商品价格走势分析、用户评论情感分析、商品推荐系统设计、市场趋势预测等，为电商平台和消费者提供决策参考。

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, 王宇, 秦颖. python网络爬虫技术及应用[m]. 北京:电子工业出版社, 2022.

2. 刘硕, 韩忠义, 张健. 基于python的数据分析与挖掘实战[m]. 北京:机械工业出版社, 2020.

3. 赵国祥. python数据分析与挖掘实战[m]. 北京:机械工业出版社, 2019.