自动化网络爬虫及数据分析系统

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基本信息

案例ID：220949

技术顾问：朱朱 - 1年经验 - 南京信息工程大学

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项目名称：自动化网络爬虫及数据分析系统

所属行业：电子商务 - B2C

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案例介绍

1. 机器学习模型预测空气质量
项目描述：该项目基于Python实现，用于预测某地区未来的空气质量指数（AQI），并分析影响空气质量的主要因素。
项目职责：
使用Python的Scikit-learn库，设计并训练了多个机器学习模型，包括线性回归、随机森林和支持向量机（SVM）。
运用Pandas和NumPy对气象数据、历史AQI数据进行预处理，构建特征工程，提升模型的准确性。
使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，展示历史趋势及各特征变量对空气质量的影响。
实现模型的部署，通过Flask将预测结果实时展示给用户。
项目成果：
最终模型的预测准确率达到了90%，为相关部门提供了精准的空气质量预测服务。
项目成果被应用于空气质量预警系统中，为制定环保政策提供了数据支持。
2. 自动化网络爬虫及数据分析系统
项目描述：该项目通过Python开发一个自动化爬虫系统，用于采集电商平台的商品信息并进行分析，帮助公司实时跟踪市场价格波动。
项目职责：
使用Scrapy框架开发爬虫，自动化采集多个电商平台的商品价格、销量和评价数据。
利用Pandas对爬取的数据进行清洗、处理和分析，生成详细的市场报告。
设计并实现了价格波动预测模型，帮助公司预测未来商品的市场走势。
部署定时任务（使用Crontab），实现数据的定期自动更新。
项目成果：
项目为公司提供了实时的市场监控能力，帮助公司在价格波动时做出快速应对，显著提升了业务决策效率。
数据分析结果指导了公司采购部门的决策，使采购成本降低了10%。