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title:练习题-数据采集+数据分析
date: 2025-8-06 00:00:00
大象，猴子，鳄鱼，咖啡，大鹅，巧克力，鲨鱼，青蛙，木棍，奶牛，
以下是10个结合“爬虫 + 数据分析”的实践题，题目从基础到进阶都有涉及，适合用于提升实战能力，也可以作为项目作品打磨：
🔧 实践题 1：爬取京东某类商品信息并进行价格趋势分析
任务描述：
- 使用
requests+lxml或selenium爬取“京东”平台某类商品（如手机）的信息（商品名、价格、店铺、评论数） - 保存数据至 CSV 或数据库
- 绘制价格与评论数量的关系图
进阶挑战：
- 分析哪个品牌的商品价格区间最集中
- 预测未来一周价格走势（可简单用移动平均）
🔧 实践题 2：微博热搜数据抓取与情感分析
任务描述：
- 抓取微博热搜榜前 50 条的标题和热度
- 利用情感分析模型（如 SnowNLP、PaddleNLP）判断情感倾向
- 可视化热搜的情感分布情况（如饼图/柱状图）
🔧 实践题 3：招聘网站职位信息采集与岗位技能词云分析
任务描述：
- 爬取拉勾、BOSS 或前程无忧上的“Python数据分析”岗位（职位名称、公司、薪资、地点、岗位描述）
- 对岗位描述做分词和高频词统计，生成词云图
🔧 实践题 4：新闻网站爬虫 + 舆情分析
任务描述：
- 爬取“新浪新闻”或“新华网”上的财经类新闻（标题+正文+时间）
- 清洗文本数据，统计关键词频率趋势
- 可视化某一关键词在过去一周内的变化
🔧 实践题 5：猫眼电影评论抓取 + 用户情绪打分
任务描述：
- 爬取指定电影（如《我不是药神》）的短评
- 对评论文本进行情绪分析、星级聚类
- 分析用户情绪与评分之间的关系
🔧 实践题 6：淘宝商品价格波动分析
任务描述：
- 定时抓取淘宝某类商品（如耳机）的价格信息，保存历史数据
- 使用
matplotlib或plotly展示商品价格随时间变化的曲线 - 分析不同时间段（工作日/周末）价格差异
🔧 实践题 7：豆瓣图书评分分析 + 推荐
任务描述：
- 爬取豆瓣图书“编程”类书籍信息（书名、作者、评分、短评）
- 分析高评分图书的共同关键词
- 利用评分和评论数构建推荐规则（非推荐系统）
🔧 实践题 8：知乎问答爬虫 + 用户分析
任务描述：
- 抓取知乎某个话题下的前10个问题及对应答案内容
- 统计回答用户的点赞数、回答长度、回答时间分布等
- 分析点赞最多的答案具备哪些共同特征
🔧 实践题 9：12306 余票实时抓取 + 数据可视化
任务描述：
- 使用 12306 API 或现有接口抓取实时车票信息（如北京到上海）
- 展示不同车次、余票数量、时间、票价等信息
- 可视化车次分布图（如热力图）
🔧 实践题 10：知乎热榜 + 爬虫与热度变化追踪
任务描述：
- 每小时定时爬取知乎热榜内容及热度值，持续收集一周
- 分析热度变化趋势、热榜更替频率
- 找出出现频率最高的高热度关键词
以下是10个“爬虫 + 数据分析”方向的实践题，涵盖数据采集、清洗、存储、分析与可视化，适合中高级 Python 实战练习：
1. 电商商品价格趋势分析
目标： 爬取淘宝某类商品（如“蓝牙耳机”）最近30天的价格与销量，分析其趋势并预测爆款。
要求：
- 使用关键词搜索自动翻页抓取
- 数据字段包含：商品名、价格、销量、评论数、店铺名
- 使用 Pandas 对价格进行时序趋势分析
- 使用 matplotlib/seaborn 生成趋势图表
- 预测下月可能的爆款商品（结合价格与销量做聚类或回归）
2. 微博热搜变化分析
目标： 定时抓取微博热搜榜，分析一周内热搜词的变化频率、类型与出现时间段。
要求：
- 每小时自动抓取热搜榜单
- 提取关键词、热度值、排名
- 构建词云图与热度曲线
- 分析各热词在每天中的活跃时间段
3. 知乎高赞问答话题挖掘
目标： 爬取知乎某话题（如“AI绘画”、“副业”）下的高赞问答内容，分析用户关注点。
要求：
- 抓取标题、回答内容、赞同数、评论数
- 使用jieba进行关键词提取与词频统计
- 统计各问题的平均点赞数与评论比
- 生成高频关键词图谱
4. 全国空气质量可视化分析
目标： 抓取“中国空气质量在线监测平台”各城市AQI指标，绘制地图热力图。
要求：
- 每日定时抓取各城市AQI数据
- 数据清洗后保存为CSV
- 使用pyecharts绘制中国地图热力图
- 统计空气质量前10与后10城市
5. 某招聘平台岗位分析
目标： 抓取拉勾/猎聘等平台上“Python 爬虫”岗位数据，分析技能需求与薪资分布。
要求：
- 提取字段：岗位名称、公司、城市、薪资、经验、学历、技能标签
- 分析不同城市、经验等级对应的平均薪资
- 可视化技术词汇出现频率（词云）
- 绘制技能与薪资关系图
6. B站视频弹幕情绪分析
目标： 爬取某UP主近期热门视频弹幕，分析观众情绪倾向。
要求：
- 使用 B 站弹幕接口抓取 XML 弹幕
- 使用情感分析模型（如SnowNLP）分类正/负向评论
- 统计情绪变化与时间分布
- 可视化弹幕情绪热力图
7. 豆瓣图书评分分析
目标： 爬取“豆瓣图书·编程类”评分数据，分析评分分布与热门标签。
要求：
- 抓取书名、评分、人数、短评、标签
- 分析评分分布曲线
- 绘制评分与评价人数关系图
- 提取高频图书标签词云
8. 知网/豆丁文档搜索采集
目标： 自动搜索“基金量化策略”文档标题与简要内容，用于知识整理与关键词聚类。
要求：
- 实现文档标题的关键词搜索功能
- 抽取摘要或简要介绍
- 聚类相似文档（TF-IDF + KMeans）
- 输出核心话题标签词
9. 电影口碑数据分析
目标： 抓取猫眼电影/豆瓣电影数据，进行口碑趋势分析。
要求：
- 抓取上映电影的评分、评分人数、短评
- 可视化评分趋势、口碑分布
- 使用词频统计与情感分析提取主观评价关键词
10. 财经新闻趋势追踪系统
目标： 定时采集新浪财经/东方财富网新闻标题，分析近一周的财经舆情趋势。
要求：
- 新闻标题采集与清洗
- 中文分词与关键词统计
- 高频关键词变化追踪（如利率、通胀、A股）
- 每日自动生成简要数据报告
以下是扩展的 10 个爬虫 + 数据分析实践题，侧重实战与变现方向，涵盖电商、舆情、金融、内容创作、工具开发等应用场景：
📌 实践题 21：短视频平台热门话题监控器
- 目标：爬取抖音、快手、小红书等平台的热门话题与热搜榜，分析话题涨跌趋势。
- 技术点：
- 使用 Playwright/Selenium 反爬抓取热搜页面；
- 分析关键词热度变化；
- 使用 Echarts/Plotly 可视化话题热度趋势图。
- 进阶：预测下一个爆火话题，辅助内容选题决策。
📌 实践题 22：城市房价趋势分析器
- 目标：爬取链家/贝壳/安居客等平台不同城市区域的房价数据，分析涨跌趋势。
- 技术点：
- 多城市 + 多分页爬虫；
- 清洗带“元/㎡”、“万”等混合单位的数据；
- 绘制城市房价热力图。
- 进阶：找出“房价被低估”的小区，结合房贷利率推荐投资区域。
📌 实践题 23：招聘趋势与岗位技能分析器
- 目标：爬取Boss直聘、拉勾、猎聘等平台的岗位信息，分析热门岗位与技能要求。
- 技术点：
- JSON接口解析 + 分布式爬虫；
- 提取岗位、城市、薪资、技能关键词；
- 使用词云图和柱状图呈现技能热度。
- 进阶：自动推荐学习路径与培训资源。
📌 实践题 24：微博热搜事件走势与情绪分析
- 目标：爬取微博热搜实时数据，对某一事件进行时间线追踪与情绪判断。
- 技术点：
- 定时任务采集热搜榜；
- 使用情感分析库 SnowNLP 或百度NLP API；
- 绘制“情绪波动曲线图”。
- 进阶：构建“热点事件预警器”，提供爆点预测。
📌 实践题 25：电商优惠与促销情报收集器
- 目标：爬取京东、淘宝、拼多多的促销活动、限时折扣信息。
- 技术点：
- 使用 browser-cookie3 + requests 获取登录后优惠页数据；
- 提取优惠券、满减、秒杀活动；
- 自动推送每日优惠情报到邮箱或微信。
- 进阶：结合比价分析，推送“全网最低价”商品。
📌 实践题 26：基金净值与波动率数据分析器
- 目标：爬取天天基金网近一年的基金净值，分析波动趋势。
- 技术点：
- 爬取基金详细页面历史数据；
- 计算夏普比率、波动率等指标；
- 生成基金绩效排名表。
- 进阶：自动推荐绩效优异的基金产品。
📌 实践题 27：电商平台爆品评论分析系统
- 目标：爬取电商平台爆款商品评论内容，分析用户反馈与潜在改进点。
- 技术点：
- 评论翻页爬虫 + 正则提取；
- 文本情感分析 + 关键词提取；
- 可视化用户常见问题点。
- 进阶：辅助做爆品优化策略，支持选品决策。
📌 实践题 28：抖音带货直播数据分析器
- 目标：采集抖音直播带货商品销量、价格、主播信息，分析转化效率。
- 技术点：
- 使用 mitmproxy 抓包获取直播数据 API；
- 数据存储至 MongoDB；
- 分析直播场次平均转化率。
- 进阶：识别潜在爆品和高ROI直播间。
📌 实践题 29：政策与补贴数据订阅服务
- 目标：爬取各地政府官网发布的最新政策、补贴、资金扶持信息。
- 技术点：
- 爬虫抓取全国各地市官网政务公告栏；
- 使用正则 + LLM 提取标题、申请条件、补贴金额；
- 每日推送摘要给订阅用户。
- 进阶：实现“地区 + 行业”组合智能订阅功能。
📌 实践题 30：二手交易平台价格波动监控器
- 目标：采集闲鱼、转转等平台上某类商品（如显卡、iPhone等）的价格变化。
- 技术点：
- 使用 requests + bs4 抓取分页数据；
- 抽取商品标题、描述、价格、发布时间；
- 可视化价格趋势 + 低价提醒系统。
- 进阶：结合搜索热度，预测回收市场动向。