一、需求分析与目标设定
1. 核心目标：
- 实时监测主要竞品（如叮咚买菜、盒马鲜生、每日优鲜等）的价格、商品、促销活动等数据
- 为美团买菜提供市场动态分析和决策支持
- 识别市场机会和潜在威胁
2. 监测维度：
- 商品价格（包括促销价、原价）
- 商品种类与SKU数量
- 促销活动类型与频率
- 新品上市情况
- 用户评价与口碑
- 配送服务与政策
二、系统架构设计
1. 整体架构
```
[数据采集层] → [数据处理层] → [数据分析层] → [可视化展示层]
↑ ↑ ↑
[竞品网站/APP] [数据清洗/转换] [预警与报告模块]
```
2. 技术栈建议
- 采集层：Python + Scrapy/Selenium（网页爬取）、Appium（APP数据采集）
- 处理层：Spark/Flink（实时处理）、Pandas（离线处理）
- 存储层：Elasticsearch（实时搜索）、HBase（时序数据）、MySQL（关系型数据）
- 分析层：Python数据分析库、机器学习模型
- 展示层：ECharts/D3.js（可视化）、Superset（仪表盘）
三、核心功能模块实现
1. 竞品数据采集模块
```python
示例：使用Scrapy框架采集商品价格
import scrapy
class CompetitorSpider(scrapy.Spider):
name = competitor_spider
start_urls = [https://www.dingdongmaicai.com/]
def parse(self, response):
解析商品列表
for product in response.css(.product-item):
yield {
name: product.css(.name::text).get(),
price: product.css(.price::text).get(),
original_price: product.css(.original-price::text).get(),
competitor: 叮咚买菜,
timestamp: datetime.now()
}
分页处理
next_page = response.css(.next-page::attr(href)).get()
if next_page is not None:
yield response.follow(next_page, self.parse)
```
反爬策略应对：
- 动态IP代理池
- 请求头随机化
- 请求间隔随机化
- 模拟人类操作行为
- 使用Selenium处理JavaScript渲染页面
2. 数据清洗与标准化模块
```python
数据清洗示例
def clean_price(price_str):
try:
处理各种价格格式（如"¥29.9"、"29.9元"、"29.9-39.9"等）
if ¥ in price_str:
price_str = price_str.replace(¥, )
if 元 in price_str:
price_str = price_str.replace(元, )
if - in price_str:
price_str = price_str.split(-)[0] 取最低价
return float(price_str.strip())
except:
return None
def standardize_product_name(name):
去除规格、促销词等干扰信息
示例：将"进口香蕉 500g"标准化为"香蕉"
keywords = [进口, 国产, 新鲜, 约, 500g, 1kg]
for kw in keywords:
name = name.replace(kw, ).strip()
return name
```
3. 实时监测与预警模块
```python
价格变动预警示例
def check_price_changes(new_data, historical_data):
alerts = []
for product in new_data:
hist_price = historical_data.get(product[name], {}).get(product[competitor])
if hist_price is not None:
price_diff = (product[price] - hist_price) / hist_price
if abs(price_diff) > 0.1: 变动超过10%
alerts.append({
product: product[name],
competitor: product[competitor],
old_price: hist_price,
new_price: product[price],
change_percentage: price_diff * 100,
timestamp: datetime.now()
})
return alerts
```
4. 数据分析与报告模块
```python
竞品价格对比分析
def price_comparison_analysis(our_products, competitor_products):
comparison_results = []
for our_product in our_products:
for comp_product in competitor_products:
if is_similar_product(our_product, comp_product): 相似产品匹配
price_diff = our_product[price] - comp_product[price]
comparison_results.append({
product: our_product[name],
our_price: our_product[price],
competitor_price: comp_product[price],
price_diff: price_diff,
is_higher: price_diff > 0
})
return comparison_results
def generate_daily_report(analysis_data):
生成PDF/HTML格式的日报
包含价格变动、竞品动态、建议行动等
pass
```
四、数据存储设计
1. 数据库表结构示例
商品信息表 (products)
```
id (PK), name, category, standard_name, brand, specification
```
竞品数据表 (competitor_data)
```
id (PK), product_id (FK), competitor_id (FK), price, original_price,
is_promotion, promotion_type, promotion_desc, collect_time
```
竞品信息表 (competitors)
```
id (PK), name, platform_type (web/app), url, last_crawled_time
```
价格历史表 (price_history)
```
id (PK), product_id (FK), competitor_id (FK), price, collect_time
```
2. 时序数据处理
- 使用Elasticsearch存储实时价格数据，便于快速查询和可视化
- 使用HBase存储历史价格数据，支持长期趋势分析
五、可视化与告警实现
1. 实时监控仪表盘：
- 价格变动热力图
- 竞品价格对比折线图
- 促销活动日历
- 商品缺货预警
2. 告警机制：
- 邮件/短信/企业微信告警
- 阈值可配置（如价格变动>5%）
- 告警升级机制（多次触发后通知管理层）
六、部署与运维
1. 部署方案：
- 爬虫集群：Docker + Kubernetes编排
- 数据处理：Spark Streaming/Flink集群
- 存储：Elasticsearch集群 + HBase集群
- 应用服务：微服务架构，容器化部署
2. 监控指标：
- 爬虫成功率
- 数据延迟
- 系统资源使用率
- 告警准确率
七、合规与伦理考虑
1. 合规性：
- 遵守robots.txt规则
- 尊重竞品网站的服务条款
- 避免高频请求导致对方服务器过载
2. 数据使用伦理：
- 仅用于市场分析目的
- 不泄露竞品敏感信息
- 遵守数据保护法规（如GDPR）
八、扩展功能建议
1. AI增强功能：
- 使用NLP分析竞品用户评价
- 预测竞品价格变动趋势
- 自动识别竞品新品类
2. 战略分析模块：
- 市场份额估算
- 竞品战略动向分析
- 定价策略优化建议
九、实施路线图
1. 第一阶段（1-2个月）：
- 核心爬虫系统开发
- 基本数据清洗流程
- 简单可视化看板
2. 第二阶段（3-4个月）：
- 完善反爬策略
- 实时预警系统
- 自动化报告生成
3. 第三阶段（5-6个月）：
- AI增强功能
- 移动端适配
- 高级分析模型
此方案可根据美团买菜的具体业务需求和技术栈进行调整，建议先从核心价格监测功能开始，逐步扩展到更全面的竞品分析体系。
广告
