自动化数据采集与分析平台产品系统

在数据驱动决策的时代，企业需要从互联网上持续采集和分析海量数据以支撑业务决策。然而传统的数据采集方式面临反爬机制复杂、数据源分散、采集任务管理困难等挑战。本项目旨在构建一套企业级的自动化数据采集与分析平台，提供可视化的任务管理、智能调度、数据清洗和分析报告生成等一站式服务，帮助企业高效获取和利用互联网数据资源。

系统包含以下核心功能模块：1、可视化任务管理：支持通过Web界面创建、编辑和管理采集任务，提供任务模板和可视化配置，降低使用门槛。2、智能调度引擎：基于Celery分布式任务队列，支持定时调度、依赖调度和优先级调度，自动处理失败重试和负载均衡。3、反反爬策略：内置IP代理池管理、请求频率控制、浏览器指纹模拟、验证码识别等反反爬措施，确保采集稳定性。4、数据清洗管道：支持自定义ETL流程，包括数据去重、格式标准化、字段提取和质量校验。5、分析报告引擎：自动生成数据分析报告，支持趋势分析、对比分析和异常检测，可导出PDF和Excel格式。

我负责整个平台的架构设计和核心开发。采用Python作为主要开发语言，使用Scrapy框架构建分布式爬虫引擎，Playwright处理动态渲染页面。调度层基于Celery和Redis实现分布式任务调度，支持数千个并发采集任务。数据存储采用MongoDB存储非结构化采集数据，Elasticsearch提供全文检索能力，MySQL存储任务配置和元数据。前端使用Vue3和Element Plus开发管理后台，ECharts实现数据可视化。部署采用Docker Compose编排多个服务组件。技术亮点：日均采集数据量超过50万条，数据采集成功率稳定在99%以上。