基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统的制作方法

1.本发明属于数据智能抓取系统
技术领域：
：，具体涉及基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统。
背景技术：
：：2.平台快速选品指引系统是一种基于数据分析和算法模型的系统，旨在帮助卖家快速选择适合在电商平台销售的产品。该系统通过抓取、分析和处理大量的市场数据和用户行为数据，来为卖家提供选品意见和建议。3.但是，目前市场上有非常多的选品软件，多基于一些设定选项来抓取平台数据，找出一些产品供卖家选择和评估，而不是基于卖家需求来抓取数据，给到卖家选品意见和建议，例如，a卖家其实已经铆定了某类产品，但并不知道要往哪个方向去销售，给卖家的销售带来一定的困扰，因此我们需要提出基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统来解决上述存在的问题。技术实现要素：4.本发明的目的在于提供基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，通过基于卖家需求来抓取数据，并给出卖家选品意见和建议，给卖家的销售提供便捷，以解决上述
背景技术：
：中提出的问题。5.为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：6.基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，包括产品评估模块、数据抓取模块、数据处理模块、数据存储及管理模块、数据分析及挖掘模块和可视化报告模块；7.所述产品评估模块用于根据卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体；8.所述数据抓取模块具备数据抓取和爬虫技术，根据锁定的面向市场和受众群体从各种数据源中抓取相关数据；9.所述数据处理模块用于对抓取的相关数据进行清洗和预处理；10.所述数据存储及管理模块使用数据库或数据仓库技术对抓取的相关数据进行持久化存储和管理；11.所述数据分析及挖掘模块使用统计分析技术对存储的数据进行分析的挖掘，并为卖家提供销售指引和建议；12.所述可视化报告模块使用数据可视化工具和报表生成工具将分析结果及销售指引与建议以可视化的形式呈现。13.优选的，所述产品评估模块在对卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体时，包括如下步骤：14.a1、了解卖家希望销售的产品的特点和优势，进行市场调研；15.a2、通过市场调研了解目标市场的规模、竞争情况及消费者需求；16.a3、根据市场调研的结果确定目标市场，再对目标市场中的受众群体进行进一步分析，并制定营销策略；17.a4、在执行营销策略过程中要密切关注市场反馈和销售情况，根据市场反馈和销售数据，不断调整和优化营销策略，以确保产品能够更好地满足目标受众群体的需求。18.优选的，所述卖家希望销售的产品的特点包括产品的功能、用途和品质，在目标市场确定时，根据消费者的特征及需求将目标市场划分为不同的细分市场，其中消费者的特征包括年龄段、性别、地理位置、收入水平和兴趣爱好；对受众群体进一步分析的内容包括消费者行为、购买习惯和偏好。19.优选的，所述营销策略在制定时包括确定产品的定价、渠道选择、促销活动和品牌定位，要根据目标受众群体的需求和偏好来制定策略，使产品更加吸引目标消费者群体。20.优选的，所述数据抓取模块在抓取相关数据时，包括如下步骤：21.b1、根据锁定的面向市场和受众群体明确需要抓取的相关数据内容和格式；22.b2、根据锁定的面向市场和受众群体确定可能的数据源，其中数据源包括能够提供与目标市场和受众群体相关数据的社交媒体平台、电子商务网站、新闻媒体和行业报告；23.b3、根据确定的数据源编写相应的爬虫程序来抓取数据；24.b4、在爬虫程序中设置合适的抓取规则以获取目标数据。25.优选的，所述爬虫程序在编写时使用python的scrapy框架或node.js的cheerio库进行编程，目标数据获取时需确定需要抓取的页面或接口、请求参数的设置以及数据解析的方式，根据数据源的特点使用正则表达式、xpath和css选择器中的其中一种来定位和提取所需数据。26.优选的，所述数据处理模块对抓取的相关数据进行处理时，识别并删除重复和缺失值的数据记录以达到清洗的目的，将数据转换为合适的格式，统一数据的单位、格式和命名规则以达预处理的目的。27.优选的，所述数据存储及管理模块包括关系型数据库、nosql数据库和数据仓库，所述关系型数据库使用表格结构来存储数据，并使用sql进行数据操作，所述nosql数据库用于处理大规模、非结构化或半结构化的数据，所述数据仓库用于存储和管理大量数据的集中化存储系统，并整合来自不同数据源的数据，并提供高性能和复杂查询功能。28.优选的，所述数据分析及挖掘模块包括描述性统计分析单元、统计推断分析单元、数据挖掘单元和可视化分析单元，所述描述性统计分析单元包括计算平均值、中位数、标准差的统计指标，以及生成图表和图形展示数据的分布和趋势，用于对数据进行总结和描述，所述统计推断分析单元用于通过样本数据进行推断，以了解整个数据集的特征和关系，所述数据挖掘单元包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘以发现数据中的隐藏模式、关联和规律，所述可视化分析单元通过图表、图形和仪表盘等方式将数据可视化展示，帮助专家直观地理解数据，发现数据中的模式和趋势，并为销售指引和建议提供直观的视觉支持。29.优选的，所述可视化报告模块使用的数据可视化工具包括tableau工具和powerbi工具，使用的报表生成工具包括excel报表生成工具和python可视化库，其中tableau工具将数据转化为交互式和直观的图表、图形和仪表盘的形式，powerbi工具用于数据可视化和报表生成，excel报表生成工具通过其图表功能将数据可视化展示，python可视化库用于生成各种图表和图形。30.本发明提出的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，与现有技术相比，具有以下优点：31.1、本发明通过产品评估模块、数据抓取模块、数据处理模块、数据存储及管理模块、数据分析及挖掘模块和可视化报告模块的配合，根据卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体，再根据锁定的面向市场和受众群体从各种数据源中抓取相关数据，再通过数据处理模块对抓取的相关数据进行清洗和预处理，数据存储及管理模块对抓取的相关数据进行持久化存储和管理，数据分析及挖掘模块对存储的数据进行分析的挖掘，并为卖家提供销售指引和建议，最后通过可视化报告模块将分析结果及销售指引与建议以可视化的形式呈现，通过基于卖家需求来抓取数据，并给出卖家选品意见和建议，给卖家的销售提供便捷。附图说明32.图1为本发明的系统框图；33.图2为本发明的产品评估模块在对卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体的流程框图；34.图3为本发明的数据抓取模块在抓取相关数据的流程框图。具体实施方式35.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。36.本发明提供了如图1-3所示的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，包括产品评估模块、数据抓取模块、数据处理模块、数据存储及管理模块、数据分析及挖掘模块和可视化报告模块；37.产品评估模块用于根据卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体；38.产品评估模块在对卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体时，如图2所示，包括如下步骤：39.a1、了解卖家希望销售的产品的特点和优势，进行市场调研；40.a2、通过市场调研了解目标市场的规模、竞争情况及消费者需求；41.a3、根据市场调研的结果确定目标市场，再对目标市场中的受众群体进行进一步分析，并制定营销策略；营销策略在制定时包括确定产品的定价、渠道选择、促销活动和品牌定位，要根据目标受众群体的需求和偏好来制定策略，使产品更加吸引目标消费者群体。42.a4、在执行营销策略过程中要密切关注市场反馈和销售情况，根据市场反馈和销售数据，不断调整和优化营销策略，以确保产品能够更好地满足目标受众群体的需求。43.其中，卖家希望销售的产品的特点包括产品的功能、用途和品质，在目标市场确定时，根据消费者的特征及需求将目标市场划分为不同的细分市场，其中消费者的特征包括年龄段、性别、地理位置、收入水平和兴趣爱好；对受众群体进一步分析的内容包括消费者行为、购买习惯和偏好。44.数据抓取模块具备数据抓取和爬虫技术，根据锁定的面向市场和受众群体从各种数据源中抓取相关数据；45.数据抓取模块在抓取相关数据时，如图3所示，包括如下步骤：46.b1、根据锁定的面向市场和受众群体明确需要抓取的相关数据内容和格式，例如，如果目标市场是年轻人群体，可能需要抓取与他们兴趣爱好、消费行为等相关的数据；47.b2、根据锁定的面向市场和受众群体确定可能的数据源，其中数据源包括能够提供与目标市场和受众群体相关数据的社交媒体平台、电子商务网站、新闻媒体和行业报告；48.b3、根据确定的数据源编写相应的爬虫程序来抓取数据；爬虫程序在编写时使用python的scrapy框架或node.js的cheerio库进行编程，在爬虫程序中，需要使用合适的网络请求方法和解析html或api响应的技术来获取所需数据；49.b4、在爬虫程序中设置合适的抓取规则以获取目标数据，目标数据获取时需确定需要抓取的页面或接口、请求参数的设置以及数据解析的方式，根据数据源的特点使用正则表达式、xpath和css选择器中的其中一种来定位和提取所需数据。50.数据处理模块用于对抓取的相关数据进行清洗和预处理；数据处理模块对抓取的相关数据进行处理时，识别并删除重复和缺失值的数据记录以达到清洗的目的，将数据转换为合适的格式，统一数据的单位、格式和命名规则以达预处理的目的。51.数据存储及管理模块使用数据库或数据仓库技术对抓取的相关数据进行持久化存储和管理；52.数据存储及管理模块包括关系型数据库、nosql数据库和数据仓库，关系型数据库使用表格结构来存储数据，并使用sql进行数据操作，nosql数据库用于处理大规模、非结构化或半结构化的数据，数据仓库用于存储和管理大量数据的集中化存储系统，并整合来自不同数据源的数据，并提供高性能和复杂查询功能。53.使用关系型数据库进行数据存储和管理的步骤包括：54.1)创建数据库：创建一个数据库来存储数据；55.2)创建表格：根据数据的结构，创建相应的表格来存储数据；56.3)定义表格结构：定义表格的列和数据类型，以及约束条件如主键、外键等；57.4)插入数据：将抓取的数据插入到相应的表格中；58.5)查询和更新数据：使用sql语句进行数据查询和更新操作。59.使用nosql数据库进行数据存储和管理的步骤包括：60.11)定义集合(collection)：nosql数据库中的数据存储在集合中，类似于关系型数据库中的表格；61.12)插入数据：将抓取的数据插入到相应的集合中；62.13)查询和更新数据：使用数据库的查询语言(如mongodb的查询语法)进行数据查询和更新操作。63.使用数据仓库进行数据存储和管理的步骤包括：64.21)设计数据模型：根据数据分析的需求，设计数据仓库的数据模型，包括维度表和事实表；65.22)数据抽取和转换：从不同数据源抽取数据，并进行清洗、转换和集成，使其符合数据仓库的数据模型；66.23)数据加载：将经过转换的数据加载到数据仓库中；67.24)数据索引和优化：为数据仓库中的数据创建索引，并进行性能优化，以提高查询效率；68.25)数据查询和分析：使用数据仓库的查询工具和分析工具进行数据查询和分析操作。69.数据分析及挖掘模块使用统计分析技术对存储的数据进行分析的挖掘，并为卖家提供销售指引和建议；数据分析及挖掘模块包括描述性统计分析单元、统计推断分析单元、数据挖掘单元和可视化分析单元，描述性统计分析单元包括计算平均值、中位数、标准差的统计指标，以及生成图表和图形展示数据的分布和趋势，用于对数据进行总结和描述，统计推断分析单元用于通过样本数据进行推断，以了解整个数据集的特征和关系，数据挖掘单元包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘以发现数据中的隐藏模式、关联和规律，可视化分析单元通过图表、图形和仪表盘等方式将数据可视化展示，帮助专家直观地理解数据，发现数据中的模式和趋势，并为销售指引和建议提供直观的视觉支持。70.可视化报告模块使用数据可视化工具和报表生成工具将分析结果及销售指引与建议以可视化的形式呈现；71.可视化报告模块使用的数据可视化工具包括tableau工具和powerbi工具，使用的报表生成工具包括excel报表生成工具和python可视化库，其中tableau工具将数据转化为交互式和直观的图表、图形和仪表盘的形式，powerbi工具用于数据可视化和报表生成，excel报表生成工具通过其图表功能将数据可视化展示，python可视化库用于生成各种图表和图形。72.综上，通过产品评估模块、数据抓取模块、数据处理模块、数据存储及管理模块、数据分析及挖掘模块和可视化报告模块的配合，根据卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体，再根据锁定的面向市场和受众群体从各种数据源中抓取相关数据，再通过数据处理模块对抓取的相关数据进行清洗和预处理，数据存储及管理模块对抓取的相关数据进行持久化存储和管理，数据分析及挖掘模块对存储的数据进行分析的挖掘，并为卖家提供销售指引和建议，最后通过可视化报告模块将分析结果及销售指引与建议以可视化的形式呈现，通过基于卖家需求来抓取数据，并给出卖家选品意见和建议，给卖家的销售提供便捷。73.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12当前第1页12
技术特征：
1.基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：包括产品评估模块、数据抓取模块、数据处理模块、数据存储及管理模块、数据分析及挖掘模块和可视化报告模块；所述产品评估模块用于根据卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体；所述数据抓取模块具备数据抓取和爬虫技术，根据锁定的面向市场和受众群体从各种数据源中抓取相关数据；所述数据处理模块用于对抓取的相关数据进行清洗和预处理；所述数据存储及管理模块使用数据库或数据仓库技术对抓取的相关数据进行持久化存储和管理；所述数据分析及挖掘模块使用统计分析技术对存储的数据进行分析的挖掘，并为卖家提供销售指引和建议；所述可视化报告模块使用数据可视化工具和报表生成工具将分析结果及销售指引与建议以可视化的形式呈现。2.根据权利要求1所述的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：所述产品评估模块在对卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体时，包括如下步骤：a1、了解卖家希望销售的产品的特点和优势，进行市场调研；a2、通过市场调研了解目标市场的规模、竞争情况及消费者需求；a3、根据市场调研的结果确定目标市场，再对目标市场中的受众群体进行进一步分析，并制定营销策略；a4、在执行营销策略过程中要密切关注市场反馈和销售情况，根据市场反馈和销售数据，不断调整和优化营销策略，以确保产品能够更好地满足目标受众群体的需求。3.根据权利要求2所述的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：所述卖家希望销售的产品的特点包括产品的功能、用途和品质，在目标市场确定时，根据消费者的特征及需求将目标市场划分为不同的细分市场，其中消费者的特征包括年龄段、性别、地理位置、收入水平和兴趣爱好；对受众群体进一步分析的内容包括消费者行为、购买习惯和偏好。4.根据权利要求3所述的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：所述营销策略在制定时包括确定产品的定价、渠道选择、促销活动和品牌定位，要根据目标受众群体的需求和偏好来制定策略，使产品更加吸引目标消费者群体。5.根据权利要求4所述的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：所述数据抓取模块在抓取相关数据时，包括如下步骤：b1、根据锁定的面向市场和受众群体明确需要抓取的相关数据内容和格式；b2、根据锁定的面向市场和受众群体确定可能的数据源，其中数据源包括能够提供与目标市场和受众群体相关数据的社交媒体平台、电子商务网站、新闻媒体和行业报告；b3、根据确定的数据源编写相应的爬虫程序来抓取数据；b4、在爬虫程序中设置合适的抓取规则以获取目标数据。6.根据权利要求5所述的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：所述爬虫程序在编写时使用python的scrapy框架或node.js的cheerio库进行编程，目标数据获取时需确定需要抓取的页面或接口、请求参数的设置以及数据解析的方式，根据数据
源的特点使用正则表达式、xpath和css选择器中的其中一种来定位和提取所需数据。7.根据权利要求6所述的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：所述数据处理模块对抓取的相关数据进行处理时，识别并删除重复和缺失值的数据记录以达到清洗的目的，将数据转换为合适的格式，统一数据的单位、格式和命名规则以达预处理的目的。8.根据权利要求7所述的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：所述数据存储及管理模块包括关系型数据库、nosql数据库和数据仓库，所述关系型数据库使用表格结构来存储数据，并使用sql进行数据操作，所述nosql数据库用于处理大规模、非结构化或半结构化的数据，所述数据仓库用于存储和管理大量数据的集中化存储系统，并整合来自不同数据源的数据，并提供高性能和复杂查询功能。9.根据权利要求8所述的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：所述数据分析及挖掘模块包括描述性统计分析单元、统计推断分析单元、数据挖掘单元和可视化分析单元，所述描述性统计分析单元包括计算平均值、中位数、标准差的统计指标，以及生成图表和图形展示数据的分布和趋势，用于对数据进行总结和描述，所述统计推断分析单元用于通过样本数据进行推断，以了解整个数据集的特征和关系，所述数据挖掘单元包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘以发现数据中的隐藏模式、关联和规律，所述可视化分析单元通过图表、图形和仪表盘等方式将数据可视化展示，帮助专家直观地理解数据，发现数据中的模式和趋势，并为销售指引和建议提供直观的视觉支持。10.根据权利要求9所述的基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，其特征在于：所述可视化报告模块使用的数据可视化工具包括tableau工具和powerbi工具，使用的报表生成工具包括excel报表生成工具和python可视化库，其中tableau工具将数据转化为交互式和直观的图表、图形和仪表盘的形式，powerbi工具用于数据可视化和报表生成，excel报表生成工具通过其图表功能将数据可视化展示，python可视化库用于生成各种图表和图形。

技术总结
本发明公开了基于大数据产品开发筛选的数据智能抓取系统，通过产品评估模块、数据抓取模块、数据处理模块、数据存储及管理模块、数据分析及挖掘模块和可视化报告模块的配合，根据卖家希望销售的产品锁定面向市场和受众群体，再根据锁定的面向市场和受众群体从各种数据源中抓取相关数据，再通过数据处理模块对抓取的相关数据进行清洗和预处理，数据存储及管理模块对抓取的相关数据进行持久化存储和管理，数据分析及挖掘模块对存储的数据进行分析的挖掘，并为卖家提供销售指引和建议，可视化报告模块将分析结果及销售指引与建议以可视化的形式呈现，通过基于卖家需求来抓取数据，并给出卖家选品意见和建议，给卖家的销售提供便捷。便捷。便捷。


技术研发人员：赖雪妮 王艳平
受保护的技术使用者：亚逊新创（深圳）科技有限公司
技术研发日：2023.07.27
技术公布日：2023/10/6