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用 Python 的 pandas 爬了竞品数据,老板直接涨薪 2k

本文讲述了一位职场人运用 Python 的 pandas 库爬取竞品数据,凭借有价值的分析结果获得老板认可并涨薪 2k 的故事。文章详细介绍了爬取竞品数据的背景、具体步骤,包括确定目标、选择工具、编写代码、处理数据、分析数据等,还阐述了数据带来的价值以及从中得到的职场启示,展现了数据驱动在工作中的重要性,为职场人提供了可借鉴的经验。​

在当今竞争激烈的职场环境中,数据已成为企业决策的重要依据。谁能掌握有效的数据,谁就能在工作中占据主动。而 Python 的 pandas 库作为数据处理的强大工具,为我们获取和分析数据提供了极大的便利。我就是通过它爬取竞品数据,实现了职场上的一次小逆袭,老板直接给我涨薪 2k。接下来,我就把整个过程分享给大家,希望能给有需要的朋友带来一些启发。​

一、爬取竞品数据的背景​

我所在的公司是一家中小型电商企业,主要经营家居用品。随着市场竞争的日益激烈,公司的销售额增长逐渐放缓。老板一直想了解竞争对手的情况,比如他们的热销产品、价格策略、促销活动等,以便我们制定更有针对性的营销策略。但之前,我们获取竞品信息的方式比较传统,主要是安排员工手动去竞争对手的网站上查看、记录,不仅效率低下,而且数据不够全面、准确,还容易出现遗漏。​

有一次,老板在会议上再次强调了获取竞品数据的重要性,并表示如果谁能找到更高效、更精准的方法,为公司提供有价值的竞品分析报告,公司一定会给予奖励。这让我看到了机会,我之前自学过 Python,对 pandas 库也有一定的了解,知道它在数据爬取和处理方面有很大的优势,于是我决定尝试用这种方法来完成这项任务。​

二、爬取竞品数据的具体步骤​

(一)确定目标和范围​

首先,我需要明确我们要关注的竞争对手。经过和老板以及团队成员的讨论,我们筛选出了 3 家和我们公司规模、产品类型相似的竞争对手。然后,确定了需要爬取的数据内容,包括产品名称、价格、销量、评价数量、评价分数、促销活动等。​

(二)选择合适的工具和库​

除了 pandas 库,我还用到了 requests 库来发送 HTTP 请求,获取网页数据;使用 BeautifulSoup 库来解析网页 HTML 代码,提取我们需要的数据。这些库都是 Python 中比较常用的,而且功能强大,容易上手。​

(三)编写爬取代码​

在编写代码之前,我先对竞争对手的网站进行了分析,了解了网页的结构和数据的加载方式。有些网站的数据是静态加载的,直接通过 requests 库获取网页内容,再用 BeautifulSoup 解析就能得到数据;而有些网站的数据是动态加载的,需要分析 AJAX 请求,找到数据的接口,然后再发送请求获取数据。​

以其中一家竞争对手的网站为例,我先通过 requests.get () 方法获取网页的 HTML 内容,然后用 BeautifulSoup 对 HTML 进行解析,找到包含产品信息的标签。比如,产品名称在

标签下,价格在标签下。接着,我用循环遍历这些标签,提取出相应的数据,并将其存储到列表中。​

对于动态加载数据的网站,我通过浏览器的开发者工具(F12)查看网络请求,找到数据接口的 URL 和请求参数,然后用 requests 库发送 POST 或 GET 请求,获取 JSON 格式的数据,再将其转换为 DataFrame。​

(四)处理数据​

爬取到的数据往往存在一些问题,比如缺失值、重复值、格式错误等,需要进行处理。我使用 pandas 库对数据进行清洗和整理。​

对于缺失值,我根据具体情况进行处理,如果缺失的数据量较少,我会直接删除包含缺失值的行;如果缺失的数据比较重要,我会尝试通过其他方式进行填充,比如用平均值、中位数等。​

对于重复值,我使用 pandas 的 drop_duplicates () 方法进行删除,确保数据的唯一性。​

对于格式错误的数据,比如价格字段中包含非数字字符,我会用正则表达式进行处理,提取出数字部分,并将其转换为 float 类型。​

(五)分析数据​

数据处理完成后,我就可以对数据进行分析了。我使用 pandas 库的各种函数和方法,对数据进行统计和分析,比如计算不同价格区间的产品数量、销量排名前 10 的产品、评价分数的分布等。​

同时,我还使用 matplotlib 库和 seaborn 库对数据进行可视化处理,生成柱状图、折线图、散点图等,让数据更加直观易懂。​

通过分析,我发现了很多有价值的信息。比如,竞争对手 A 的一款床上四件套销量很高,价格比我们的同类产品低 10% 左右,而且评价中提到面料舒适是主要优势;竞争对手 B 经常在周末搞促销活动,折扣力度较大,吸引了很多消费者。​

三、数据带来的价值和涨薪​

我将分析结果整理成一份详细的报告,包括竞品的整体情况、优势产品、价格策略、促销活动等,并提出了我们公司的应对建议,比如调整部分产品的价格、优化产品面料、在节假日推出类似的促销活动等。​

老板看到这份报告后非常满意,他说这份报告比之前手动收集的信息全面、准确得多,而且提出的建议很有针对性,为公司的决策提供了重要的参考。没过多久,老板就宣布给我涨薪 2k,以奖励我在这项工作中的贡献。​

这次成功不仅让我获得了物质上的奖励,更重要的是让我认识到了数据在工作中的重要性,也增强了我运用 Python 处理数据的信心。​

四、总结和启示​

通过这次用 Python 的 pandas 爬取竞品数据并获得涨薪的经历,我总结出了以下几点启示:​

  1. 要不断学习新技能:在当今数字化时代,掌握一些数据分析和编程技能是非常有必要的。这些技能不仅能提高工作效率,还能为自己的职场发展增加筹码。​
  1. 要有主动解决问题的意识:面对工作中的难题,不能退缩,要主动寻找解决问题的方法。就像这次获取竞品数据,传统方法效率低下,我就尝试用新的技术来解决。​
  1. 数据是决策的重要依据:在工作中,我们要学会用数据说话,通过对数据的分析和挖掘,发现问题、找到规律,为决策提供支持。​
  1. 要注重团队协作:虽然这次爬取数据主要是我完成的,但在确定目标和范围、讨论应对建议等环节,都离不开团队成员的支持和配合。​

总之,用 Python 的 pandas 爬取竞品数据是一次非常有意义的经历。它让我深刻体会到了技术的力量和数据的价值,也让我在职业道路上迈出了坚实的一步。希望我的经历能给更多的职场人带来启发,让大家都能在工作中充分利用数据,实现自己的价值。