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收集淘宝热门咖啡商品的数据集

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  •      文件类型:CSV


简介:
本数据集汇集了来自淘宝平台上的各种热门咖啡产品信息,为研究消费者偏好、市场趋势及电商销售策略提供了宝贵的资源。 本资源旨在收集淘宝平台上热销咖啡商品的相关信息,包括但不限于:店铺所在省份、城市位置、商品名称、销售价格、销量数据、单价(以人民币计)、付款人数、是否提供包邮服务、是否来自天猫平台以及满减优惠的详细信息。这些信息均来源于淘宝平台的公开透明数据,可供学习参考之用。请注意,本资源仅用于学术研究和个人学习目的,不得用于商业用途或其他非法活动。

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    本数据集汇集了来自淘宝平台上的各种热门咖啡产品信息,为研究消费者偏好、市场趋势及电商销售策略提供了宝贵的资源。 本资源旨在收集淘宝平台上热销咖啡商品的相关信息,包括但不限于:店铺所在省份、城市位置、商品名称、销售价格、销量数据、单价(以人民币计)、付款人数、是否提供包邮服务、是否来自天猫平台以及满减优惠的详细信息。这些信息均来源于淘宝平台的公开透明数据,可供学习参考之用。请注意,本资源仅用于学术研究和个人学习目的,不得用于商业用途或其他非法活动。
  • 链接工具
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    这款淘宝商品链接收集工具旨在帮助用户便捷地整理和保存他们感兴趣的宝贝链接。无论是日常购物还是进行市场调研,它都能让您的网购体验更加高效与轻松。 【淘宝商品链接采集器】该软件是一款专业的淘宝商品页面资源搜索整理工具,能够通过指定的关键词(多个关键词以逗号分隔)自动收集相关商品的信息,包括“商品标题、商品链接、店铺名、价格、是否包邮及付款人数”等属性。它支持三种不同的采集模式:按关键词批量采集;在WEB页面设置一个或多个精细化条件进行采集,适用于复杂情况下的精细筛选;以及指定特定店铺的整店或者某个分类下所有链接的采集。
  • 并公开销无线耳机
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    本项目致力于收集和整理淘宝平台上热销的无线耳机产品信息,构建可供研究与分析的数据集,以促进相关领域的创新与发展。 本资源专注于收集淘宝热销无线耳机商品的信息,涵盖店铺所在省份、城市位置、商品名称、销售价格、累积销量、单价(以人民币计价)、付款顾客人数、是否提供包邮服务以及是否为天猫平台的商品等详细数据点。这些信息均来源于淘宝平台的公开透明资料,并经过精确抓取和整理,旨在帮助分析电商平台上的新品推荐策略和消费者购买行为。 所有收集的数据严格遵守淘宝平台的公开政策和隐私保护原则,确保了合法性与合规性。本资源仅供学习参考之用,意在帮助研究人员、市场分析师或学生等理解电商领域的商品推荐机制、销售动态及市场趋势。 任何将此数据用于商业目的或其他未授权活动都是不恰当的,并可能触犯相关法律条款。使用这些数据进行学术研究或个人学习时,用户应自觉遵守法律法规,尊重数据来源和版权,正确引用数据源,并不得用于任何形式的商业盈利。
  • 豆瑕疵检测
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    咖啡豆瑕疵检测数据集包含大量标注图片,用于机器学习模型识别和分类有缺陷或质量低下的咖啡豆。此资源旨在提高咖啡生产和加工效率。 咖啡豆缺陷检测数据集包含1400多张正面拍摄的高质量图片,涵盖了三种类型的咖啡豆。这些图像用于训练和验证模型以进行咖啡豆缺陷检测。
  • 与分析: 相关CSV
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    本数据集包含咖啡相关的信息和统计数据,存储于CSV文件中,涵盖种类、产地、价格等多个维度的数据,适用于市场分析、消费行为研究等领域。 基于Python的喝咖啡人数和年龄的数据集,CSV格式。
  • 评论
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    收集淘宝评论是一款帮助用户搜集和分析淘宝商品评价的应用程序。通过它,您可以轻松获取买家反馈信息,为购买决策提供参考。 淘宝评论采集器是一款能够自动获取淘宝商品评论数据及用户昵称的工具。它允许自定义组合模板,并设有过滤功能以优化采集参数设置。该软件还内置了根据关键词或店铺名称来查找宝贝地址的功能。 水淼淘宝评论采集器的主要特点如下: 1. 支持引用买家、评论内容、日期、尺码和颜色等信息,可以自由搭配这些元素形成多个不同的模板,并且能够随机选择使用。 2. 对于每个参数设置,软件支持将同一类别下的所有数据进行位置上的随机互换。例如,在采集某个商品的100条评论时,“买家”这一项会在所有的买家名称之间随机变换;“评论内容”则在所有的评论中相互替换,以此类推。“日期、尺码和颜色等其他参数亦是如此。”
  • Python抓取
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    本教程详细讲解了如何使用Python编写代码来抓取和分析淘宝网站上的商品信息数据,包括价格、销量等关键指标。适合对网络爬虫感兴趣的编程爱好者学习实践。 当然可以。以下是去掉不必要的元素后的代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return def fillUnivList(ulist, html): soup = BeautifulSoup(html, html.parser) for a in soup.find(tbody).children: if isinstance(a, bs4.element.Tag): tds = a(td) ulist.append([tds[0].string, tds[1].string, tds[2].string, tds[3].string]) def printUnivList(ulist, num): print({:^10}\t{:^6}\t{:^6}\t{:^16}.format(排名,学校名称,地区,总分)) for i in range(num): u = ulist[i] print({:^10}\t{:^6}\t{:^6}\t{:^16}.format(u[0],u[1],u[2],u[3])) ``` 这段代码用于从网页上抓取大学排名信息,并将其以表格形式输出。