1. 引言

1.1 研究背景

在数字经济快速发展的今天，电商平台积累了海量的商品信息、交易数据和用户反馈，这些数据蕴含着丰富的市场洞察。根据中国电子商务研究中心数据，2024 年我国网络零售市场规模突破 15 万亿元，平台商品数据呈现指数级增长。如何高效提取这些数据并转化为决策支持信息，成为企业和研究机构的重要需求。

Python 作为数据科学领域的主流语言，凭借其丰富的生态库形成了完整的数据处理技术链：Requests、BeautifulSoup 等库提供强大的网页爬取能力；Pandas 支持高效的数据清洗与分析；Matplotlib 作为最经典的可视化工具，其 Showcase 功能提供了多样化的图表样式，能够满足不同场景的数据展示需求。

1.2 研究意义

本研究的实践价值体现在：

• 构建模块化爬虫框架，降低电商数据获取的技术门槛，提供可复用的代码模板
• 展示完整的数据预处理流程，解决实际爬取数据中常见的质量问题