????作者：計算機(jī)源碼社
????個人簡介：本人 八年開發(fā)經(jīng)驗架忌，擅長Java我衬、Python饰恕、PHP埋嵌、.NET雹嗦、Node.js合是、Android、微信小程序泊藕、爬蟲娃圆、大數(shù)據(jù)蛾茉、機(jī)器學(xué)習(xí)等，大家有這一塊的問題可以一起交流悦屏！

1窜管、選題背景

??隨著短視頻平臺的迅猛發(fā)展稚机，抖音已經(jīng)成為全球用戶量最大的短視頻平臺之一赖条，尤其在電商領(lǐng)域中扮演著越來越重要的角色常熙。大量的抖音達(dá)人通過發(fā)布短視頻推廣商品，形成了龐大的電商生態(tài)系統(tǒng)仿贬。然而茧泪，面對海量的短視頻數(shù)據(jù)，如何高效地獲取队伟、分析和利用這些數(shù)據(jù)成為了一大挑戰(zhàn)嗜侮。傳統(tǒng)的手工數(shù)據(jù)處理方式難以應(yīng)對數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，迫切需要通過技術(shù)手段實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化收集和分析顷霹，從而為電商運(yùn)營提供有力的數(shù)據(jù)支持泼返。

2姨拥、研究目的和意義

??本項目旨在構(gòu)建一個基于Python、Flask柴罐、Scrapy革屠、MySQL和Echarts技術(shù)的綜合性平臺排宰，通過自動化爬蟲技術(shù)采集抖音平臺上電商相關(guān)的短視頻流量數(shù)據(jù)板甘，并進(jìn)行深度分析和可視化展示。該平臺不僅能夠幫助用戶直觀地了解抖音達(dá)人在電商領(lǐng)域的表現(xiàn)寞奸，還能為企業(yè)和商家提供數(shù)據(jù)支撐枪萄，幫助他們做出更加精準(zhǔn)的市場決策猫妙。通過大屏可視化展示和多維度的數(shù)據(jù)分析，項目期望能夠幫助用戶挖掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價值元践。

??在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代童谒，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，特別是在競爭激烈的電商領(lǐng)域象浑，數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策能夠顯著提高企業(yè)的市場競爭力愉豺。本系統(tǒng)的開發(fā)能夠有效地提升抖音短視頻數(shù)據(jù)的分析效率茫因，使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)更加直觀冻押、易懂，為企業(yè)和個人用戶提供清晰的數(shù)據(jù)洞察括袒。通過搭建一個功能完備的Web平臺稿茉，用戶能夠方便地管理和分析抖音流量數(shù)據(jù)漓库，并借助可視化工具進(jìn)行深度挖掘和預(yù)測，從而更好地把握市場趨勢痢士，優(yōu)化電商運(yùn)營策略良瞧。

3训唱、系統(tǒng)研究內(nèi)容

基于Python的抖音短視頻流量數(shù)據(jù)分析與可視化的研究內(nèi)容主要包括以下三個方面：

數(shù)據(jù)采集與處理：研究的第一步是通過Scrapy爬蟲技術(shù)對抖音平臺上與電商相關(guān)的短視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化采集况增。重點采集的數(shù)據(jù)包括抖音達(dá)人的粉絲數(shù)量训挡、點贊量歧强、評論量摊册、分享量茅特、視頻播放量棋枕、達(dá)人發(fā)布的商品數(shù)量等核心指標(biāo)。爬取的數(shù)據(jù)往往存在冗余兵睛、不完整或不一致的情況祖很，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗與處理漾脂。此階段的研究內(nèi)容將集中在如何優(yōu)化爬蟲的效率符相、提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，以及如何通過數(shù)據(jù)清洗技術(shù)確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量镜豹，為后續(xù)的分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)蓝牲。

數(shù)據(jù)存儲與管理：研究的第二個關(guān)鍵內(nèi)容是如何高效地存儲和管理大量的短視頻流量數(shù)據(jù)例衍。MySQL作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，將被用來存儲經(jīng)過處理的抖音數(shù)據(jù)硼一。研究將探討如何設(shè)計合理的數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)般贼，以便高效存儲和快速查詢。同時蕊梧，還需要研究如何確保數(shù)據(jù)存儲的穩(wěn)定性和安全性腮介，保證系統(tǒng)在面對大規(guī)模數(shù)據(jù)時仍能保持高效運(yùn)行叠洗。此外，數(shù)據(jù)的增量更新和歷史數(shù)據(jù)的管理也是研究的重要部分楼誓，以確保數(shù)據(jù)的時效性和完整性疟羹。

數(shù)據(jù)分析與可視化展示：本研究的核心內(nèi)容是如何通過Python禀倔、Echarts等技術(shù)對抖音短視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析和可視化展示。研究將開發(fā)多個數(shù)據(jù)分析模塊愧杯，涵蓋抖音達(dá)人詞云力九、達(dá)人粉絲數(shù)量可視化邑闺、達(dá)人影響力統(tǒng)計陡舅、視頻播放量統(tǒng)計、商品推廣效果分析等方面灾炭。通過這些分析模塊颅眶，用戶可以直觀地了解抖音電商的整體表現(xiàn)和趨勢帚呼。研究還將探討如何在Flask框架下集成這些可視化組件，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時更新和動態(tài)展示眷蜈，最終形成一個功能全面沈自、用戶體驗良好的數(shù)據(jù)分析與展示平臺枯途。

4、系統(tǒng)頁面設(shè)計

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5、參考文獻(xiàn)

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6、核心代碼

# # -*- coding: utf-8 -*-

# 數(shù)據(jù)爬取文件

import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import ZhiboxinxiItem
import time
from datetime import datetime,timedelta
import datetime as formattime
import re
import random
import platform
import json
import os
import urllib
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains
from scrapy.http import TextResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 直播信息
class ZhiboxinxiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'zhiboxinxiSpider'
    spiderUrl = 'https://www.daduoduo.com/ajax/dyLiveDataAjax.ashx?action=GetLiveRoomRankList&catId=0&fansCntType=0&dayType=0&sortType=3&sortValue=DESC&pageIndex={}&pageSize=50'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''
    realtime = False


    def __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.realtime = realtime=='true'

    def start_requests(self):

        plat = platform.system().lower()
        if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
            connect = self.db_connect()
            cursor = connect.cursor()
            if self.table_exists(cursor, '3yh0p262_zhiboxinxi') == 1:
                cursor.close()
                connect.close()
                self.temp_data()
                return
        pageNum = 1 + 1
        for url in self.start_urls:
            if '{}' in url:
                for page in range(1, pageNum):
                    next_link = url.format(page)
                    yield scrapy.Request(
                        url=next_link,
                        callback=self.parse
                    )
            else:
                yield scrapy.Request(
                    url=url,
                    callback=self.parse
                )

    # 列表解析
    def parse(self, response):
        _url = urlparse(self.spiderUrl)
        self.protocol = _url.scheme
        self.hostname = _url.netloc
        plat = platform.system().lower()
        if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
            connect = self.db_connect()
            cursor = connect.cursor()
            if self.table_exists(cursor, '3yh0p262_zhiboxinxi') == 1:
                cursor.close()
                connect.close()
                self.temp_data()
                return
        data = json.loads(response.body)
        try:
            list = data["data"]["data"]
        except:
            pass
        for item in list:
            fields = ZhiboxinxiItem()


            try:
                fields["zhibo"] = str( item["LiveName"])

            except:
                pass
            try:
                fields["daren"] = str( item["blogger"]["Name"])

            except:
                pass
            try:
                fields["tupian"] = str( item["blogger"]["HeaderImg"])

            except:
                pass
            try:
                fields["fensi"] = int( item["blogger"]["FansCnt"])
            except:
                pass
            try:
                fields["kbsj"] = str( item["BeginTime"])

            except:
                pass
            try:
                fields["zbsc"] = str( item["LiveTime"])

            except:
                pass
            try:
                fields["rqfz"] = int( item["UserCount"])
            except:
                pass
            try:
                fields["gkrc"] = int( item["TotalUser"])
            except:
                pass
            try:
                fields["sps"] = int( item["GoodsCnt"])
            except:
                pass
            try:
                fields["xse"] = str( item["Gmv"])

            except:
                pass
            try:
                fields["xiaoliang"] = str( item["SaleCnt"])

            except:
                pass

            yield fields

    # 詳情解析
    def detail_parse(self, response):
        fields = response.meta['fields']
        return fields

    # 數(shù)據(jù)清洗
    def pandas_filter(self):
        engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider3yh0p262?charset=UTF8MB4')
        df = pd.read_sql('select * from zhiboxinxi limit 50', con = engine)

        # 重復(fù)數(shù)據(jù)過濾
        df.duplicated()
        df.drop_duplicates()

        #空數(shù)據(jù)過濾
        df.isnull()
        df.dropna()

        # 填充空數(shù)據(jù)
        df.fillna(value = '暫無')

        # 異常值過濾

        # 濾出 大于800 和 小于 100 的
        a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
        cond = (a<=800) & (a>=100)
        a[cond]

        # 過濾正態(tài)分布的異常值
        b = np.random.randn(100000)
        # 3σ過濾異常值潜的，σ即是標(biāo)準(zhǔn)差
        cond = np.abs(b) > 3 * 1
        b[cond]

        # 正態(tài)分布數(shù)據(jù)
        df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
        # 3σ過濾異常值字管，σ即是標(biāo)準(zhǔn)差
        cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
        # 不滿?條件的?索引
        index = df2[cond].index
        # 根據(jù)?索引，進(jìn)?數(shù)據(jù)刪除
        df2.drop(labels=index,axis = 0)

    # 去除多余html標(biāo)簽
    def remove_html(self, html):
        if html == None:
            return ''
        pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
        return pattern.sub('', html).strip()

    # 數(shù)據(jù)庫連接
    def db_connect(self):
        type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
        host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
        port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
        user = self.settings.get('USER', 'root')
        password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

        try:
            database = self.databaseName
        except:
            database = self.settings.get('DATABASE', '')

        if type == 'mysql':
            connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
        else:
            connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
        return connect

    # 斷表是否存在
    def table_exists(self, cursor, table_name):
        cursor.execute("show tables;")
        tables = [cursor.fetchall()]
        table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
        table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]

        if table_name in table_list:
            return 1
        else:
            return 0

    # 數(shù)據(jù)緩存源
    def temp_data(self):

        connect = self.db_connect()
        cursor = connect.cursor()
        sql = '''
            insert into `zhiboxinxi`(
                id
                ,zhibo
                ,daren
                ,tupian
                ,fensi
                ,kbsj
                ,zbsc
                ,rqfz
                ,gkrc
                ,sps
                ,xse
                ,xiaoliang
            )
            select
                id
                ,zhibo
                ,daren
                ,tupian
                ,fensi
                ,kbsj
                ,zbsc
                ,rqfz
                ,gkrc
                ,sps
                ,xse
                ,xiaoliang
            from `3yh0p262_zhiboxinxi`
            where(not exists (select
                id
                ,zhibo
                ,daren
                ,tupian
                ,fensi
                ,kbsj
                ,zbsc
                ,rqfz
                ,gkrc
                ,sps
                ,xse
                ,xiaoliang
            from `zhiboxinxi` where
                `zhiboxinxi`.id=`3yh0p262_zhiboxinxi`.id
            ))
        '''
        cursor.execute(sql)
        connect.commit()
        connect.close()