第77章 爬虫抓取的第一份数据：教辅价格

四月初，距离高考不足百日。空气里弥漫着焦灼和最后冲刺的味道。但古民的时间表上，除了复习，还挤出了一条窄缝，用于一项新的技能实验——网络爬虫。这是他在“数据分析入门”后，自然延伸的下一步。数据分析的前提是“有数据”，而互联网是最大的、免费的、但非结构化的数据金矿。爬虫，就是开矿的“机械臂”。他想验证，自己能否用这个新工具，解决一个实际且与他现有业务相关的问题。

他选择的目标是：抓取主流电商平台（京东、当当）上，初中数学教辅材料的价格、销量、评价等公开信息。动机明确：

1. 业务相关：他正在与周老师合作开发初中数学知识产品。了解市场上同类竞品的定价、受欢迎程度、用户反馈，是产品定位和定价策略的关键输入。之前靠手动搜索和零星观察，效率低且不系统。

2. 技能验证：爬虫是数据分析“获取-分析-呈现”链条的第一环。他需要实践，从“有数据”过渡到“能自己拿数据”。

3. 风险可控：教辅信息是公开商品数据，抓取用于个人研究分析，风险低。且目标网站（京东、当当）结构相对规范，适合入门练习。

他制定了简单的“爬虫初战”计划：

目标：从京东和当当网站，各抓取约200条初中数学教辅书籍的核心信息（书名、价格、店铺、评价数、好评率等），存储为结构化数据（csv），并进行初步分析。

工具：python + requests（发送http请求） + beautifulsoup（解析hit)

清洗后，他进行了快速的探索性分析：

1. 价格分布：用df['价格'].describe()和直方图查看。初中数学教辅价格主要集中在20-60元区间，均价约35元，但也有少数高端教辅（如竞赛专题）价格超过100元。

2. 销量（评价数）与价格关系：绘制散点图，发现评价数（粗略代表销量）与价格呈微弱负相关，但高评价的爆款往往集中在30-50元这个“黄金价格带”。

3. 店铺分析：发现销量高的店铺，除了官方自营，主要是几家大型专营教辅的图书专营店。个人小店铺销量普遍很低。

4. 竞品初步观察：筛选出评价数最高的前20本书，查看其书名、特点。发现畅销品集中在几个系列（如“五年中考三年模拟”、“教材全解”、“实验班”等），且名称中常包含“必刷题”、“压轴题”、“冲刺”等关键词，紧扣应试痛点。

第七天：整合与洞察。

他将两份数据（京东、当当）合并，去重（基于书名和价格），得到一个包含312条记录的“初中数学教辅市场样本数据”。他用新学的plotly制作了交互式仪表盘雏形，可以按价格区间、店铺类型、评价数范围进行筛选和查看。

在“商业洞察日记”中，他记录了这次爬虫实践的完整过程和主要发现：

【技能实践：爬虫抓取教辅价格数据】

目标：获取电商平台初中数学教辅公开数据，用于市场分析。

过程：

1. 技术路径：requests + beautifulsoup + pandas。应对了动态加载、反爬休眠、数据清洗等典型问题。

2. 数据量：最终获得312条有效商品记录（京东156，当当189，去重后）。

3. 主要挑战：动态数据加载（京东）、数据字段缺失与异常、不同网站结构差异。

核心发现（数据层面）：

1. 价格区间集中：20-60元为主，均价~35元。为知识产品定价提供参考基准。