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项目介绍

本研究基于京东官网的茶叶相关数据进行探索，了解茶叶市场的规律和需求，并且为市场提供相应的规律结论。首先分析京东官网的页面结构，发现只有用户登陆且要经过多次验证才能稳定的浏览商品页面，这表明一般的数据采集方案无法达到预期效果。

本研究通过Python的爬虫selenium，实现自动驱动爬虫，为解决官网需要验证等情况，采用模拟登录的手段对用户的信息进行注入，包括延时、伪装请求头以及自动识别异常页面发送邮件，及时操作等手段。爬虫获取到价格、商品描述、商品属性等相关信息共计14个维度的字段，数据量共计上万条。通过数据预处理，将采集的数据，进行清洗。从字段的异常值，重复值，缺失值出发，初步进行数据整理，同时对一些重要的字段，通过在商品描述中智能提取出，增加字段的丰富性，为后续的分析和建模提供较好的数据基础。由于官网的数据不统一，在处理阶段需要结合多方向进行思考，最终将处理好的结果存储到MySQL关系型数据库中，便于后续的数据维护和调用。

为进一步探索茶叶市场的规律，本研究基于京东茶叶商品数据进行多维度的数据分析，从价格维度，商品属性维度以及文本进行分析，绘制出折线图、柱状图、饼图、词云图。以可视化的形式传递数据的规律，为进一步的将人工智能与本研究结合，通过机器学习算法Catboost进行对茶叶的价格进行预测，最终探索影响茶叶价格的特征重要性有哪些。最后，本研究采用Flask框架和HTML、css、JavaScript等技术将上述的所有东西集成到一个系统平台中，便于调用查看以及管理数据。平台支持用户、管理员注册登录，同时用户可以查看茶叶市场的分析规律和可视化结果，并且可以调用模型进行价格的预测，输入茶叶及相关特征属性，点击预测即可出现价格。管理员可以对数据和用户进行维护管理，保证了数据质量和可移植性。

数据采集

本研究涉及京东平台上大量关于茶叶商品的页面信息，采集任务不仅面临技术层面的挑战，也伴随着复杂交互设计带来的不稳定性。研究中选用了动态页面采集方式，并结合浏览器自动化技术，试图在保留页面结构完整性的前提下，高效获取所需数据。页面并非静态展示，内容多由JavaScript动态渲染，且商品详情通常需下拉页面或跳转链接才能完整加载，这些特性要求数据采集工具具备一定的互动能力。

最开始我尝试过使用传统的requests加正则表达式抓取页面源代码，但很快遇到了内容加载不全和页面数据为空的情况。实际浏览过程中会发现，许多商品信息只有在浏览器滚动到底部后才逐步加载，这使得简单的网络请求无法捕捉全部字段。基于这一观察，研究转向使用模拟浏览器的方式展开数据抓取。浏览器驱动程序成为解决方案的核心，它能代替人工打开页面、输入信息、点击登录、执行滑动等一系列操作，操作过程更贴近真实用户行为，因此在面对反爬虫机制时更具适应性。

数据预处理

前期通过动态模拟爬虫获取的大量商品信息，被分批次保存为多个CSV文件。这种策略虽能缓解平台的反爬机制压力，但也带来了数据分散的问题。为了保证后续处理的一致性，研究者将所有CSV文件统一合并，形成一个完整的数据框架。合并后对字段结构进行了初步检查，确认缺失情况与重复条目，对冗余内容及时剔除，防止影响特征统计的准确性。

数据在完成清洗与扩展后，再次进行缺失值检查。对仍存在空值的字段，通过前后填补的方式（如向前或向后查找相邻值）进行补全。这种方法适用于信息逻辑连续的字段，有助于保留数据的完整性而不牺牲其代表性。最终处理后的数据结构稳定，字段明确，能够满足后续建模与可视化平台展示的需求。

数据分析与可视化

对不同店铺的价格差异进行了横向比较，选取每家店铺的平均价格作为核心指标，绘制折线图，直观展示各商家间价格波动。同时在图中加入最大值、最小值及整体均线等标记，便于快速识别定价水平较高或较低的店铺。折线图支持交互，悬停时可显示具体数值，增强了图表的可读性。在品牌维度上，也以相同逻辑进行分析，呈现不同品牌间的定价策略差异。一些传统茶叶品牌在平均价格上明显更高，可能与市场定位和包装策略有关。

此外，统计了各品牌及店铺在样本中的出现频率，并用柱状图和饼图展示，以衡量市场覆盖度，识别高频品牌及长期活跃店铺。针对“评论数”字段，将评论数量分组并与价格聚合分析，构建“评论数量与价格”关系图，探索消费者活跃度与商品价格之间的潜在关联。结果显示，部分评论集中分布的商品，其平均价格呈现一定规律，这或与茶叶市场的热销特性相关。

在非结构化文本处理方面，利用分词工具对商品名称及描述进行词频统计，生成词云图，以识别消费者关注的高频关键词。进一步处理包括剔除停用词、筛选高频词，以确保词云内容更具代表性。

另一部分分析聚焦于茶叶自身属性，如采摘地、茶叶等级、杀青方式等。对各属性的出现频次进行了统计并可视化，帮助快速发现高频属性的集中分布，兼具市场分析与茶叶知识科普价值。同时，将采摘时间、采摘要求等字段纳入可视化，令分析更为精细，便于判断市场主流产品的物理与产地特征是否集中于某些类型或区域。

此外，制作了“京东自营”与“非自营”商品占比的对比饼图，帮助理解平台自营与入驻商家之间的商品分布，也为用户偏好研究提供参考。进一步还对品牌与包装重量的平均值进行了联动分析，揭示出哪些品牌偏好大包装，哪些主打轻量化产品，这种交叉对比为价格策略、运输成本及用户画像等研究提供了依据。

整体图表通过 Page 模块进行分屏布局，形成多屏、可拖拽的视图，方便集成到后续的平台中进行交互式探索。图表风格统一，支持数据更新，无需编程即可对多维度数据进行深入分析。

大屏设计

模型构建

在建立茶叶价格预测模型前，先清洗了数据，去除价格列中的无效字符，并剔除如商品描述、编号等噪声变量。为增强模型的泛化能力，对数据进行了扩充并去除空值。对非数值字段进行识别，便于在CatBoost模型中作为类别特征处理，避免传统one-hot编码带来的信息损失。训练集和测试集按8:2随机划分，以保证模型验证的可靠性。

选用CatBoost回归器建模，该算法对缺失值及类别变量处理具有优势，设置迭代次数为1800，并结合早停机制防止过拟合。模型评估显示，测试集的均方误差（MSE）为6534.29，均方根误差（RMSE）为80.83元，平均绝对误差（MAE）为44.86元，R²达0.80，反映出较好的预测精度和解释力。

特征重要性分析显示，“品牌”对价格影响最大，反映出消费者对品牌溢价的敏感；“重量”“店铺名”同样影响显著，显示包装规格及商家信誉在定价中的作用。相比之下，产地、采摘时间等物理属性影响较小。整体模型不仅具备较强预测力，也为理解茶叶价格机制提供了数据支持，最终将模型及处理后的数据保存，便于后续应用。

系统展示

每文一语

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