基于Python的电商手机数据可视化分析和推荐系统

1. 项目简介

本项目旨在通过Python技术栈对京东平台上的手机数据进行抓取、分析并构建一个简单的手机推荐系统。主要功能包括：

• 网络爬虫：从京东获取手机数据；
• 数据分析：统计各厂商手机销售分布、市场占有率、价格区间和好评率；
• 可视化展示：使用ECharts进行数据可视化；
• 推荐系统：根据分析结果为用户推荐手机。

基于Python的京东手机数据可视化分析和推荐系统

2. 电商手机数据网络爬虫

使用Python的requests库和BeautifulSoup库实现对京东手机页面的爬取。需要处理分页、动态加载等问题。

def getCommentData(prod_id, format_url, proc, i, maxPage):'''format_url: 格式化的字符串架子，在循环中给它添上参数proc: 商品的productID，标识唯一的商品号i: 商品的排序方式，例如全部商品、晒图、追评、好评等maxPage: 商品的评论最大页数'''sig_comment = []global list_commentcur_page = 0while cur_page < maxPage:cur_page += 1# url = 'https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv%s&score=%s&sortType=5&page=%s&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1'%(proc,i,cur_page)url = format_url.format(proc, i, cur_page)  # 给字符串添上参数try:response = requests.get(url=url, headers=comment_headers, verify=False)time.sleep(np.random.rand() * 2)jsonData = response.textstartLoc = jsonData.find('{')# print(jsonData[::-1])//字符串逆序jsonData = jsonData[startLoc:-2]jsonData = json.loads(jsonData)pageLen = len(jsonData['comments'])print("当前第%s页，最大%s页" % (cur_page, maxPage))for j in range(0, pageLen):userId = jsonData['comments'][j]['id']  # 用户ID# 数据解析代码# ...........except:time.sleep(5)cur_page -= 1print('网络故障或者是网页出现了问题，五秒后重新连接')def fetch_phone_comment(product, product_id):print('抓取 {} 产品的评论数据。。。。。。'.format(product))format_url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&{0}&score={1}&sortType=5&page={2}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1'list_comment = []sig_comment = []proc = 'productId={}'.format(product_id)i = -1while i < 7:  # 遍历排序方式i += 1if (i == 6):continue# 先访问第0页获取最大页数，再进行循环遍历url = format_url.format(proc, i, 0)print(url)try:response = requests.get(url=url, headers=comment_headers, verify=False)# 数据解析代码# ...........getCommentData(proc, format_url, proc, i, jsonData['maxPage'])  # 遍历每一页except Exception as e:i -= 1print("the error is ", e)time.sleep(5)return list_commentdef fetch_brand_phones(brand_name, brand_href):""" 抓取该品牌的手机数据 """page = 1size = 1while page < 10:brand_page_href = brand_href + '&page={}&s={}&click=0'.format(page, size)resp = requests.get(brand_page_href, headers=headers)soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')items = soup.find_all('li', attrs={'class': 'gl-item'})all_phones = []for item in items:# 图片# 价格# 手机产品名称# 产品的详细链接# 抓取该产品的详细信息，此处为销量# 数据解析代码# ...........phone = {'品牌': brand_name,'图片': img,'价格': price,'产品名称': name,'链接': phone_href,'评论': json.dumps(comment_dict, ensure_ascii=False)}all_phones.append(phone)

3. 电商手机数据可视化分析和推荐系统

3.1 首页与注册登录

3.2 各厂商手机销售分布

3.3 手机品牌市场占有率

3.4 各品牌在售手机价格区间

3.5 各品牌好评率分析

3.6 品牌手机推荐

6. 总结

        本项目利用Python强大的数据处理能力，结合网络爬虫技术，对京东手机数据进行了有效的抓取和分析，并通过可视化手段直观展示了分析结果。同时，通过简单的推荐算法，实现智能手机推荐系统。

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