基于python的淘宝电商数据可视化设计和实现

1. 项目背景与意义

电子商务模式的出现，对传统商业模式进行了一次革命性的变革，线下店铺大量转入线上，采用纯线上销售或线上线下结合的模式，线上销售相比线下，没有了房租水电等基础设施费用，销售成本大大降低，利润得到很大提升。
但也导致了线上销售门槛很低，流量共享，没有了位置的优势，全国各地的商家都涌入电商平台，竞争压力巨大。

Python技术是一门非常受欢迎的计算机编程语言，现在我们可以在很多地方看到Python的广告，介绍说Python可以轻松应对数据采集工作，原本一个月才能完成的数据采集，学会Python一小时就可以完成等宣传语，从中我们可以看出Python的一大用途，那就是数据采集。
现在许多公司都在用Python技术进行数据的采集与分析，尤其是电商平台，每天都需要了解到大量的平台销售信息。

随着现代科学技术的进步和发展，电子商务管理系统的发展迅速，尽管它们为广大用户提供了许多选择的空间，但是，随着我国电子商务管理系统的不断地发展，也已经变得更加相当复杂。
用户需要在海量电子商务系统资料中寻找自己真正想要的商品而且需要花费相当的困惑和时间；
商家和消费者也很难之间建立起一种良好的互动。
所以为了更好的了解用户，需要对用户数据进行分析，并通过可视化，来直观表现，这样才能更加了解用户喜好。

Pandas：这是一个数据处理和分析库，提供了大量的数据结构和操作方法，非常适合用于数据清洗、处理和准备阶段。
NumPy：这个库主要用于处理大型多维数组和矩阵，配合Pandas使用可以提高数据处理的效率。
Matplotlib：这是最基础的Python绘图库，能够生成各种静态、动态、交互式的图表。Matplotlib非常灵活，几乎可以用来绘制任何类型的图表。
Seaborn：建立在Matplotlib之上的一个高级绘图库，专注于提供更美观、更易于理解的统计图表。Seaborn通常用于更复杂的统计图表绘制，比如热图、时间序列图等。
Plotly：这是一个支持交互式图表和动态可视化的库。Plotly可以生成非常专业的图表，如线图、散点图、柱状图、热图、3D图等，并且可以嵌入到Web应用中。
Bokeh：也是一个用于创建交互式图表的库，适合大型或流数据集的实时流
Scikit-learn：虽然主要是机器学习库，但在处理数据分析和预测模型的可视化方面也很有帮助，尤其是在展示模型结果时。
BeautifulSoup 或 Scrapy：如果数据来自网络爬虫，这些库可以帮助你从网页上抓取数据。

网络爬虫抓取的对象是淘宝，选择淘宝的理由有如下几点：首先，淘宝的反爬虫机制还算友好，假如在你抓取数据的过程中，被淘宝的服务器发现了，对方一开始不会做出什么反爬虫的措施，当你再次抓取数据又被对方发现的话，对方也是封锁你的IP地址几个小时，几个小时之后就可以继续抓取了；其次，淘宝是国内最大的电商平台之一，里面的商品种类繁多、各个商品的数量充足、商家入驻也很多，所以存在的数据也就自然的变多，且设计爬虫抓取数据也相对比较简单。
在这次爬虫设计中，首先获得淘宝京东里的手机的网址，然后用requests库对淘宝的服务器发送请求，当获得服务器的响应时，会得到一个response，这里面有人们所需要的数据。然后对响应用XPath和正则进行解析，这样会获得人们需要的数据，把这些数据存到数据库中就可以进行分析了。

数据预处理(Data Preprocessing)，是指对数据以前进行的一些处理。现实中的数据几乎都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或者挖掘出来的结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量，因此产生了数据预处理技术。
例如，从各互联网平台、网站上获取的一些数据。它定义的来说数据的预处理是指对所收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理。数据预处理方法有数据清理，数据集成，数据变换，数据归约。