评论爬虫模块：爬取亚马逊目标品类的10万+用户评论，包括评分、正文、helpful投票等字段。文本预处理模块：分词、去停用词、词性标注，构建语料库。情感分析模块：基于SnowNLP/TextBlob计算评论情感倾向得分，区分正面/负面/中性评论。因子分析模块：通过LDA主题建模/因子分析，提炼出功能

数据清洗模块：处理500万+用户的消费、活跃、交互全量数据，定义R（最近一次消费）、F（消费频率）、M（消费金额）三个维度的计算口径。RFM分层模块：基于R、F、M三个维度的分位数或聚类算法，将用户划分为8个价值层级（如高价值、潜力、流失边缘、沉睡等）。LTV量化模块：计算各层级用户的未来生命周期价

数据预处理模块：清洗100万+用户行为日志，提取领券/未领券用户的特征（活跃度、历史消费、浏览深度等）。PSM匹配模块：基于倾向得分匹配法，从100万用户中筛选10万特征一致的实验组与对照组，消除选择偏差。转化漏斗分析：对比匹配后两组的曝光-点击-下单转化率，计算净增效果。分层策略输出：按用户活跃度

数据整合模块：自动抓取电力市场、气象、用户历史用能等多源数据，统一格式、清洗异常值。特征工程模块：构建30+特征，包括节假日、温度、湿度、历史负荷、市场电价等。预测建模模块：ARIMA提取线性趋势，XGBoost捕捉非线性残差，组合输出最终预测值。自动化Pipeline：支持数据更新后自动重训练、重

1.项目功能模块-教务课表解析模块：解析浙江工商大学教务系统课表HTML，提取课程名称、时间、地点、教师等信息-豆瓣电影爬取模块：自动遍历10页共250部电影，抓取排名、评分、导演、短评-数据存储模块：SQLite数据库持久化存储课表与电影数据-FlaskAPI模块：提供/api/courses和/

里面包括了用户登录，用户权益，用户文件复制，用户文件删除，用户文件转存。用户文件自动，用户文件搜索，用户文件自动到回收站，用户文件回收站恢复，用户文件数统计，用户存储空间统计，用户权益购买等

支持批量处理Excel/CSV格式的原始数据，提供去重、缺失值填充、格式转换、字段筛选等功能；可根据需求自定义处理规则，快速将杂乱数据转换为规范可用的结构化数据文件。

​本项目是一款专为数字化创作者、独立开发者打造的AI副业助手大屏看板。项目围绕“数据驱动副业”的核心理念，实现了多渠道收益流、用户增长、任务排程以及AI变现链路的聚合可视化，具备极高的商业实用性与视觉冲击力。​工业级大屏视觉（DashboardVisuals）：页面整体采用极简深色科技风（Cyber

6个实用Python小工具合集，覆盖日常开发高频场景。包含批量文本替换、JSON格式化、文件批量重命名、文本对比、正则表达式测试和快捷命令6大功能模块。全部基于Python标准库实现，无任何外部依赖，跨Windows、MacOS、Linux三平台适用。轻量高效，适合开发者日常使用。

采用Python+Selenium技术栈，可模拟浏览器行为，实现翻页、等待加载、元素定位等操作；支持解析JS动态渲染内容，将数据整理为结构化格式，解决传统爬虫无法抓取动态页面的问题。