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针对电商行业竞品分析与市场调研的痛点，商家需要快速获取竞品的价格、销量、评价等数据，但手动收集效率低、易出错。本项目旨在解决这一问题，为电商运营人员提供高效、自动化的数据采集与分析能力，帮助其快速掌握市场动态，辅助决策。

1. 数据采集模块：可自动抓取电商平台指定商品的名称、价格、销量、评价数、商品描述等信息，支持多线程并发采集，提升效率。

2. 数据清洗模块：对采集到的原始数据进行去重、格式转换、缺失值填充等处理，保证数据的准确性和可用性。

3. 数据分析模块：支持按价格区间、销量排名等维度对数据进行统计分析，并生成可视化图表。

4. 导出模块：可将处理后的数据一键导出为Excel或CSV文件，方便后续使用。

1. 技术选型：采用Python作为开发语言，使用Requests库发起网络请求，BeautifulSoup解析HTML页面，Pandas进行数据处理与分析，Matplotlib生成可视化图表。

2. 架构设计：采用模块化设计，将采集、清洗、分析、导出功能拆分为独立模块，便于维护和扩展。

3. 难点解决：

◦ 针对网站反爬机制，通过设置随机User-Agent、请求间隔和代理IP池，有效绕过限制。

◦ 对于大量数据，采用分页采集和增量更新策略，避免内存溢出，保证程序稳定运行。

4. 个人职责：独立负责项目的需求分析、架构设计、代码实现、测试及优化，确保工具高效、稳定、易用。