淘宝服饰销量与评价分析：Python爬虫+Hive统计

"该资源是文华学院的一份个人作业，旨在通过数据挖掘技术分析淘宝服饰的销量和评价。作业主要包括四个步骤：1) 使用Python爬虫获取销量、评分和评价数据；2) 数据清洗；3) 分词统计关键词；4) 使用Hive基于关键词进行总体数据分析。" 在该项目中，作者首先对淘宝服饰的数据进行爬取，利用Python的requests库发送HTTP请求到淘宝的商品评论页面。为了应对淘宝的反爬策略，设置了伪装的HTTP头，包括cookies、referer和user-agent。通过观察URL变化，发现页码与参数currentpage相关，从而实现翻页爬取。数据被存储在pandas的DataFrame结构中，这是一种非常适合处理结构化数据的数据结构，它允许指定行和列的标签。 在数据清洗阶段，作者可能会去除无用的信息，如广告、HTML标签或其他非数据内容。这一步骤对于确保后续分析的准确性至关重要。接着，使用jieba库对评论内容进行中文分词。jieba是一个流行的中文分词库，能够高效地处理中文文本。在分词过程中，还需要过滤掉常见的停用词，这些词在文本中频繁出现但通常不包含太多信息，如“的”、“是”等。 统计关键词时，通过对分词后的评价内容进行采样，可以找出消费者关注的热点话题。这有助于了解消费者对商品的普遍看法和主要问题。最后，通过Hive进行大数据处理和分析。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，适合对大规模数据集进行统计分析。在这个项目中，作者可能使用Hive对关键词进行频率统计，以获得整体数据的宏观洞察。 总体设计上，该项目结合了Python的网络爬虫技术、数据清洗、自然语言处理以及大数据分析工具，构建了一个完整的数据分析流程。通过这个项目，学生可以掌握从数据获取到分析的一系列技能，对于理解和应用数据挖掘技术有极大的帮助。