1. 方案面向对象与解决问题： 本方案面向电子科技公司，特别是那些希望在互联网上展示企业形象、产品信息、技术成果以及提供客户服务的企业。它解决了以下问题： 需要一个现代化、用户友好的官方网站来吸引和保持客户的兴趣。 需要一个能够全面展示公司产品、技术和服务的在线平台。 需要一个高效的后台管理系统来维护网站内容和用户交互。 2. 项目特点： 现代化的前端界面：使用Vue.js框架，提供响应式和交互式的用户体验。 前后端分离架构：提高开发效率和系统的可维护性。 全面的后台管理功能：包括用户管理、产品管理、新闻发布等。 安全性：实现用户认证和权限管理，保护网站数据和用户隐私。 数据驱动：结合MySQL和MongoDB数据库，有效存储和查询结构化及非结构化数据。 3. 组成和技术选型： 前端技术： Vue.js：构建动态的用户界面。 Element UI：提供丰富的界面组件。 Vue Router：实现页面路由和导航。 Vuex：管理应用状态。 Axios：处理HTTP通信。 Webpack：模块打包和构建。 后端技术： Java Web：使用Servlet和JSP技术处理HTTP请求。 RESTful API：提供前后端分离的数据交互接口。 MySQL：存储用户、产品等关系型数据。 MongoDB：存储新闻文章等文档型数据。 数据库技术： MySQL：关系型数据库管理系统，用于存储结构化数据。 MongoDB：非关系型数据库，用于存储灵活的文档数据。 开发工具和环境： PyCharm：集成开发环境(IDE)。 Git：版本控制。 Linux/Windows：服务器和开发环境。 本项目通过结合现代前端技术和成熟的后端解决方案，打造了一个功能全面、易于管理、且用户友好的电子科技公司官网。

项目名称：京东商品评论数据抓取与分析系统 项目概述： 本方案是一个面向市场研究人员、产品分析师以及数据科学家的数据分析工具，旨在解决从京东平台高效、准确地抓取商品评论数据的问题，并提供初步的数据分析和可视化功能。 1. 面向用户与解决的问题： 用户群体：市场研究人员、产品分析师、数据科学家、电商运营人员。 解决的问题：快速抓取京东商品的用户评论数据，帮助用户理解消费者行为、产品反馈和市场趋势。 2. 特点： 自动化数据抓取：利用Python脚本自动化地从京东API获取商品评论数据。 数据丰富性：抓取包括评论内容、用户昵称、评分、评论时间等多维度数据。 初步数据分析：提供评论长度分布、情感分析等基础数据探索功能。 数据可视化：通过柱状图、饼图、词云等多种形式展现数据，直观呈现分析结果。 扩展性：代码结构清晰，易于扩展新的分析模块和数据源。 3. 组成和技术选型： 编程语言：Python，因其强大的库支持和简洁的语法，适合快速开发。 HTTP请求：使用requests库，处理HTTP请求，与京东API进行通信。 数据解析：采用json库解析API返回的JSON数据。 数据存储：使用pandas库处理和存储数据，支持导出到Excel格式。 可视化：结合matplotlib、seaborn进行数据可视化，wordcloud库生成词云图。 文本处理：利用jieba库进行中文文本分词，collections.Counter进行词频统计。 环境配置：代码在PyCharm IDE中编写，确保开发环境的一致性和便捷性。 本系统通过自动化的数据抓取和直观的数据分析，为用户提供了一个功能全面的工具，以支持他们的市场研究和产品改进工作。

1. 本方案面向谁，解决了什么问题： - 本方案面向需要从中国高等教育学生信息网（chsi.com.cn）上爬取研究生招生信息的用户，特别是那些对特定专业（如计算机技术、大数据技术与工程、人工智能）感兴趣，希望获取相关招生单位、专业、研究方向等信息的用户。 - 解决的问题包括： 自动化获取大量网页数据，减少人工搜索和数据收集的时间和劳动强度。 提供结构化的数据输出，便于进一步的数据分析和处理。 2. 有什么特点： - 自动化：程序能够自动发送请求，获取网页内容，并解析所需的数据。 - 可定制性：用户可以根据需要修改代码中的专业列表和查询参数，以适应不同的查询需求。 - 结构化输出：通过pandas库，将爬取的数据保存为Excel文件，便于用户进行进一步的数据分析和可视化。 - 错误处理：程序中包含了基本的错误处理逻辑，如检查响应状态码，确保请求成功。 - 增量更新：程序能够检查目标HTML文件是否存在，避免重复下载相同的数据。 3. 组成和技术选型： - 组成： 请求发送模块：使用requests库来发送HTTP请求。 HTML解析模块：利用lxml库的etree解析HTML文档。 数据提取与处理模块：使用正则表达式和pandas库来提取和处理数据。 文件存储模块：将数据以Excel格式保存到本地文件系统。 - 技术选型： Python：作为一种广泛使用的高级编程语言，Python提供了丰富的库支持，适合快速开发。 requests：一个简单易用的HTTP库，用于发送网络请求。 lxml：一个强大的库，用于解析和操作HTML和XML文件。 pandas：一个数据分析库，提供数据结构和数据分析工具。 pickle：Python内建的模块，用于序列化和反序列化Python对象结构