Python爬虫数据可视化：商业智能中的应用（数据可视化驱动商业决策）

# 1. Python爬虫基础**

Python爬虫是一种自动化工具，用于从网站上提取数据。它广泛用于数据收集、信息聚合和市场研究等领域。

Python爬虫通常使用以下步骤：

1. **发送请求：**向目标网站发送HTTP请求以获取HTML或JSON响应。
2. **解析响应：**使用HTML解析器或JSON解析器从响应中提取所需的数据。
3. **存储数据：**将提取的数据存储在数据库、文件或其他存储介质中。

Python提供了丰富的爬虫库，例如Requests、BeautifulSoup和Selenium，这些库可以简化爬虫过程，并提供处理HTML、JSON和JavaScript等常见网络格式的功能。

# 2. Python数据可视化库

数据可视化库是Python生态系统中必不可少的工具，它们提供了丰富的功能来创建各种类型的图表和图形，帮助用户清晰地展示和分析数据。本章节将介绍Python中三个最流行的数据可视化库：Matplotlib、Seaborn和Plotly。

### 2.1 Matplotlib：基础图表库

Matplotlib是Python中历史最悠久、最常用的数据可视化库。它提供了一套全面的2D绘图API，可以创建各种类型的静态图表，包括折线图、条形图、散点图和直方图。Matplotlib的优势在于其灵活性，允许用户自定义图表的外观和行为。

# 导入Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])

# 设置标题和标签
plt.title("折线图示例")
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")

# 显示图表
plt.show()

**代码逻辑分析：**

* `import matplotlib.pyplot as plt`：导入Matplotlib库并将其别名为`plt`。
* `plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])`：创建一条折线，其中x轴数据为[1, 2, 3, 4]，y轴数据为[5, 6, 7, 8]。
* `plt.title("折线图示例")`：设置图表标题为"折线图示例"。
* `plt.xlabel("x轴")`：设置x轴标签为"x轴"。
* `plt.ylabel("y轴")`：设置y轴标签为"y轴"。
* `plt.show()`：显示图表。

### 2.2 Seaborn：高级图表库

Seaborn是基于Matplotlib构建的高级数据可视化库。它提供了一组预定义的图表样式和颜色方案，简化了创建美观且信息丰富的图表的过程。Seaborn还提供了高级统计功能，如相关矩阵和聚类分析。

# 导入Seaborn
import seaborn as sns

# 创建一个散点图
sns.scatterplot(x="x", y="y", data=df)

# 设置标题和标签
sns.set_title("散点图示例")
sns.set_xlabel("x轴")
sns.set_ylabel("y轴")

# 显示图表
sns.show()

**代码逻辑分析：**

* `import seaborn as sns`：导入Seaborn库并将其别名为`sns`。
* `sns.scatterplot(x="x", y="y", data=df)`：创建一条散点图，其中x轴数据为`df["x"]`，y轴数据为`df["y"]`。
* `sns.set_title("散点图示例")`：设置图表标题为"散点图示例"。
* `sns.set_xlabel("x轴")`：设置x轴标签为"x轴"。
* `sns.set_ylabel("y轴")`：设置y轴标签为"y轴"。
* `sns.show()`：显示图表。

### 2.3 Plotly：交互式图表库

Plotly是一个基于WebGL的交互式数据可视化库。它允许用户创建3D图表、地图和动画，并可以通过网络浏览器或Jupyter Notebook交互式地探索数据。

# 导入Plotly
import plotly.express as px

# 创建一个3D散点图
fig = px.scatter_3d(x="x", y="y", z="z", data=df)

# 显示图表
fig.show()

**代码逻辑分析：**

* `import plotly.express as px`：导入Plotly Express模块并将其别名为`px`。
* `px.scatter_3d(x="x", y="y", z="z", data=df)`：创建一个3D散点图，其中x轴数据为`df["x"]`，y轴数据为`df["y"]`，z轴数据为`df["z"]`。
* `fig.show()`：显示图表。

**表格：Python数据可视化库比较**

| 库 | 特点 | 优点 | 缺点 |
|---|---