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项目实战|python零食销售数据分析系统食品销量分析可视化
1、选题背景
随着短视频平台的迅猛发展，抖音已经成为全球用户量最大的短视频平台之一，尤其在电商领域中扮演着越来越重要的角色。大量的抖音达人通过发布短视频推广商品，形成了庞大的电商生态系统。然而，面对海量的短视频数据，如何高效地获取、分析和利用这些数据成为了一大挑战。传统的手工数据处理方式难以应对数据规模的增长，迫切需要通过技术手段实现数据的自动化收集和分析，从而为电商运营提供有力的数据支持。
2、研究目的和意义
本项目旨在构建一个基于Python、Flask、Scrapy、MySQL和Echarts技术的综合性平台，通过自动化爬虫技术采集抖音平台上电商相关的短视频流量数据，并进行深度分析和可视化展示。该平台不仅能够帮助用户直观地了解抖音达人在电商领域的表现，还能为企业和商家提供数据支撑，帮助他们做出更加精准的市场决策。通过大屏可视化展示和多维度的数据分析，项目期望能够帮助用户挖掘出数据背后的商业价值。
在数字经济时代，数据已成为企业的核心资产，特别是在竞争激烈的电商领域，数据驱动的决策能够显著提高企业的市场竞争力。本系统的开发能够有效地提升抖音短视频数据的分析效率，使得复杂的数据更加直观、易懂，为企业和个人用户提供清晰的数据洞察。通过搭建一个功能完备的Web平台，用户能够方便地管理和分析抖音流量数据，并借助可视化工具进行深度挖掘和预测，从而更好地把握市场趋势，优化电商运营策略。
3、系统研究内容
基于Python的抖音短视频流量数据分析与可视化的研究内容主要包括以下三个方面：
数据采集与处理：研究的第一步是通过Scrapy爬虫技术对抖音平台上与电商相关的短视频数据进行自动化采集。重点采集的数据包括抖音达人的粉丝数量、点赞量、评论量、分享量、视频播放量、达人发布的商品数量等核心指标。爬取的数据往往存在冗余、不完整或不一致的情况，因此需要进行数据的清洗与处理。此阶段的研究内容将集中在如何优化爬虫的效率、提高数据的准确性，以及如何通过数据清洗技术确保数据的高质量，为后续的分析提供可靠的数据基础。
数据存储与管理：研究的第二个关键内容是如何高效地存储和管理大量的短视频流量数据。MySQL作为关系型数据库，将被用来存储经过处理的抖音数据。研究将探讨如何设计合理的数据表结构，以便高效存储和快速查询。同时，还需要研究如何确保数据存储的稳定性和安全性，保证系统在面对大规模数据时仍能保持高效运行。此外，数据的增量更新和历史数据的管理也是研究的重要部分，以确保数据的时效性和完整性。
数据分析与可视化展示：本研究的核心内容是如何通过Python、Echarts等技术对抖音短视频数据进行多维度的分析和可视化展示。研究将开发多个数据分析模块，涵盖抖音达人词云、达人粉丝数量可视化、达人影响力统计、视频播放量统计、商品推广效果分析等方面。通过这些分析模块，用户可以直观地了解抖音电商的整体表现和趋势。研究还将探讨如何在Flask框架下集成这些可视化组件，并实现数据的实时更新和动态展示，最终形成一个功能全面、用户体验良好的数据分析与展示平台。
4、系统页面设计
如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询
5、参考文献
[1]费彦琳,高天,李俨达,等.基于人物传记文本数据的叙事可视化自动生成系统[J/OL].计算机辅助设计与图形学学报,1-13[2024-08-23].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2925.tp.20240821.1011.010.html.
[2]祖璇.Power BI和Python在描述统计分析案例教学中的应用[J].电脑知识与技术,2024,20(21):71-73+76.DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2024.1081.
[3]王倩,白杨,李灵珊,等.基于数据可视化软件的图书馆跨界研究热点分析[J].造纸装备及材料,2024,53(07):170-172.
[4]白凡,姚梦,李超凡.基于大数据的网络流量实时分析系统[C]//天津市电子工业协会.天津市电子工业协会2024年年会论文集.中国电信股份有限公司天津分公司;天津市信息通信行业协会;,2024:9. DOI:10.26914/c.cnkihy.2024.009942.
[5]杜波.基于时空大数据的智慧交通管理场景应用研究[J].中国航务周刊,2024,(27):75-77.
[6]边旭.大数据分析在企业计量系统信息化建设中的应用[J].信息记录材料,2024,25(07):113-115+118.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2024.07.013.
[7]罗建东.网络流量数据的采集步骤与方法分析[J].电子技术,2024,53(03):188-189.
[8]张轩.物联网网络流量分析系统设计[J].互联网周刊,2024,(05):22-24.
[9]梁勇,熊林林,王刚,等.知识图谱在网络流量分析中的应用研究[C]//中国高科技产业化研究会智能信息处理产业化分会.第十七届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集.[出版者不详],2023:5. DOI:10.26914/c.cnkihy.2023.054759.
[10]孔令子.基于网络流量分析的入侵检测技术[D].北京邮电大学,2023. DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2023.002104.
[11]刘帅利.视频流量特征提取与识别研究[D].济南大学,2023. DOI:10.27166/d.cnki.gsdcc.2023.000201.
[12]王杰,基于视频流量等多源数据的国省道OD分析及应用研究.浙江省,浙江综合交通大数据中心有限公司,2022-11-17.
[13]田彬,朱子凡.基于历史数据分析的可视化阀门流量特性监测优化算法研究与应用[J].电工技术,2022,(15):235-239.DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2022.15.065.
[14]连栋,贾宝林.工控网络流量可视化系统设计研究[J].自动化仪表,2021,42(10):98-101.DOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2020120058.
[15]滕安琪.数据引力学习模型的特征选择及其在视频流量识别中的应用研究[D].济南大学,2021. DOI:10.27166/d.cnki.gsdcc.2021.000075.
[16]柳爽,姚宝敬.城市道路视频流量数据修补方法[J].中国公共安全,2020,(05):83-85.
[17]焦宇轩.基于NoSQL的视频流量数据管理系统的设计与实现[D].华中科技大学,2017.
6、核心代码
# # -*- coding: utf-8 -*-
# 数据爬取文件
import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import ZhiboxinxiItem
import time
from datetime import datetime,timedelta
import datetime as formattime
import re
import random
import platform
import json
import os
import urllib
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains
from scrapy.http import TextResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 直播信息
class ZhiboxinxiSpider(scrapy.Spider):
name = 'zhiboxinxiSpider'
spiderUrl = 'https://www.daduoduo.com/ajax/dyLiveDataAjax.ashx?action=GetLiveRoomRankList&catId=0&fansCntType=0&dayType=0&sortType=3&sortValue=DESC&pageIndex={}&pageSize=50'
start_urls = spiderUrl.split(";")
protocol = ''
hostname = ''
realtime = False
def __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.realtime = realtime=='true'
def start_requests(self):
plat = platform.system().lower()
if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
if self.table_exists(cursor, '3yh0p262_zhiboxinxi') == 1:
cursor.close()
connect.close()
self.temp_data()
return
pageNum = 1 + 1
for url in self.start_urls:
if '{}' in url:
for page in range(1, pageNum):
next_link = url.format(page)
yield scrapy.Request(
url=next_link,
callback=self.parse
)
else:
yield scrapy.Request(
url=url,
callback=self.parse
)
# 列表解析
def parse(self, response):
_url = urlparse(self.spiderUrl)
self.protocol = _url.scheme
self.hostname = _url.netloc
plat = platform.system().lower()
if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
if self.table_exists(cursor, '3yh0p262_zhiboxinxi') == 1:
cursor.close()
connect.close()
self.temp_data()
return
data = json.loads(response.body)
try:
list = data["data"]["data"]
except:
pass
for item in list:
fields = ZhiboxinxiItem()
try:
fields["zhibo"] = str( item["LiveName"])
except:
pass
try:
fields["daren"] = str( item["blogger"]["Name"])
except:
pass
try:
fields["tupian"] = str( item["blogger"]["HeaderImg"])
except:
pass
try:
fields["fensi"] = int( item["blogger"]["FansCnt"])
except:
pass
try:
fields["kbsj"] = str( item["BeginTime"])
except:
pass
try:
fields["zbsc"] = str( item["LiveTime"])
except:
pass
try:
fields["rqfz"] = int( item["UserCount"])
except:
pass
try:
fields["gkrc"] = int( item["TotalUser"])
except:
pass
try:
fields["sps"] = int( item["GoodsCnt"])
except:
pass
try:
fields["xse"] = str( item["Gmv"])
except:
pass
try:
fields["xiaoliang"] = str( item["SaleCnt"])
except:
pass
yield fields
# 详情解析
def detail_parse(self, response):
fields = response.meta['fields']
return fields
# 数据清洗
def pandas_filter(self):
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider3yh0p262?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('select * from zhiboxinxi limit 50', con = engine)
# 重复数据过滤
df.duplicated()
df.drop_duplicates()
#空数据过滤
df.isnull()
df.dropna()
# 填充空数据
df.fillna(value = '暂无')
# 异常值过滤
# 滤出 大于800 和 小于 100 的
a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
# 过滤正态分布的异常值
b = np.random.randn(100000)
# 3σ过滤异常值，σ即是标准差
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
# 正态分布数据
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
# 3σ过滤异常值，σ即是标准差
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
# 不满⾜条件的⾏索引
index = df2[cond].index
# 根据⾏索引，进⾏数据删除
df2.drop(labels=index,axis = 0)
# 去除多余html标签
def remove_html(self, html):
if html == None:
return ''
pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
return pattern.sub('', html).strip()
# 数据库连接
def db_connect(self):
type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
user = self.settings.get('USER', 'root')
password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')
try:
database = self.databaseName
except:
database = self.settings.get('DATABASE', '')
if type == 'mysql':
connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
else:
connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
return connect
# 断表是否存在
def table_exists(self, cursor, table_name):
cursor.execute("show tables;")
tables = [cursor.fetchall()]
table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]
if table_name in table_list:
return 1
else:
return 0
# 数据缓存源
def temp_data(self):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
sql = '''
insert into `zhiboxinxi`(
id
,zhibo
,daren
,tupian
,fensi
,kbsj
,zbsc
,rqfz
,gkrc
,sps
,xse
,xiaoliang
)
select
id
,zhibo
,daren
,tupian
,fensi
,kbsj
,zbsc
,rqfz
,gkrc
,sps
,xse
,xiaoliang
from `3yh0p262_zhiboxinxi`
where(not exists (select
id
,zhibo
,daren
,tupian
,fensi
,kbsj
,zbsc
,rqfz
,gkrc
,sps
,xse
,xiaoliang
from `zhiboxinxi` where
`zhiboxinxi`.id=`3yh0p262_zhiboxinxi`.id
))
'''
cursor.execute(sql)
connect.commit()
connect.close()