1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展，电商平台积累了海量的数据，如何有效地采集、分析和利用这些数据已成为电商企业和研究者关注的焦点。

本课题的研究目标是构建一个基于scrapy爬虫技术的电商平台数据分析系统，用于自动化采集电商平台数据，并进行多维度分析，为电商平台经营决策和学术研究提供数据支持。

本课题的研究意义主要体现在以下几个方面：
1.提升电商平台数据采集效率:传统的数据采集方式主要依赖人工收集，效率低下且容易出错。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述
近年来，随着电商行业的蓬勃发展以及数据挖掘技术的进步，国内外学者和企业对于电商平台数据分析的关注度日益提升，并取得了一系列的研究成果。

##国内研究现状国内学者在电商平台数据分析方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面:
电商平台数据采集:研究者们开发了多种数据采集工具，例如基于网络爬虫的采集工具、基于api接口的采集工具等，实现了对电商平台数据的自动化采集。

例如，文献[1]提出了一种基于scrapy和selenium的电商平台数据采集方法，有效解决了动态网页数据采集的难题。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#本选题研究的主要内容
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.电商平台数据采集:针对目标电商平台的特点，设计和实现基于scrapy框架的数据爬虫程序。

该程序需要能够自动爬取目标网站上的商品信息，包括但不限于商品名称、价格、销量、评论等。

同时，还需要考虑网站的反爬虫机制，例如设置请求头、ip代理、验证码识别等，以保证数据采集的效率和稳定性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:通过查阅国内外相关文献，了解电商平台数据分析的研究现状、主要方法和技术，以及scrapy爬虫技术的原理、应用和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析:对目标电商平台进行分析，确定需要采集的数据类型、数据量、数据更新频率等，并根据实际需求设计系统的功能模块和技术架构。

3.系统设计:根据需求分析的结果，设计系统的总体架构、数据库结构、模块功能、界面设计等，并选择合适的开发语言、框架和工具。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效稳定的数据采集:针对目标电商平台的反爬虫机制，本研究将采用多种技术手段，例如ip代理池、user-agent随机化、验证码识别等，以提高数据采集的效率和稳定性，保证数据的完整性和实时性。

2.多维度的数据分析:本研究将不仅仅局限于传统的统计分析方法，还将引入数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行更深入、更全面的分析，例如用户行为模式分析、商品关联性分析、市场趋势预测等，以挖掘数据背后的潜在价值。

3.可视化的结果呈现:为了方便用户理解和使用分析结果，本研究将采用多种数据可视化技术，例如图表、地图、dashboards等，将数据分析的结果以直观、易懂的方式呈现出来，提升用户体验。

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.陈世哲,周勇,黄健.基于python的高校图书馆微信公众号数据分析系统设计[j].图书情报工作,2021,65(13):107-114.

2.李飞,王静.面向网络空间安全态势感知的数据采集技术研究综述[j].网络空间安全,2023,4(01):1-10.

3.黄永健.基于python的高校图书馆微信公众号数据分析系统设计与实现[j].科技资讯,2022,20(36):139-141 144.