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数据抓取

该产品搜索没有web端口子，只能抓取APP或小程序，作者抓取了微信小程序的前五十页点赞最高的【软糖】笔记作为数据分析数据，共抓取2208条笔记数据；

数据展示：

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数据分析

通过自然语言处理从笔记中抽取了使用场景、使用人群、地域分布、成分包含、营养成分、最好不包含成分等数据维度。

def draw_bar(keys, values, titile, subtitle='共2208条笔记'):
    bar1=(
           Bar(init_opts=opts.InitOpts(
        ))
           .add_xaxis(keys)
           .add_yaxis('数量'##系列的名称
                      ,values, 
                     ) ##系列的数值
           .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(
                    title=titile,
                    subtitle=subtitle
                    ,item_gap=10#主副标题之间的距离
                    ,title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                                   font_size=20
                                   ,font_weight='bold'  
                    )
                    ,subtitle_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                                     font_style='normal'
                                     ,font_weight='normal'                                                                    
                                     ,font_family= 'monospace'
                                     ,font_size=15
                                     ,background_color='grey'
                                     ,border_color='black' 
                    )
                ), 
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=40))
        )
    )
    return bar1

def pie_base() -> Pie:
    c = (
        Pie()
        .add("", [list(z) for z in zip(list(data.keys())[:-4], list(data.values())[:-4])], center=['50%','60%'],radius=["45%", "80%"])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="营养成分-某红书", subtitle='共2208条笔记'),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='right', orient='vertical',))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))
    )
    return c
pie_base().render_notebook()

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市场分析

目前来看，我国功能性软糖市场仍处于发展阶段，消费者还是对酸、甜口味的软糖情有独钟；
不希望在软糖中添加脂肪、香精等成分；
维生素、铁、益生菌等成分是消费者比较关注的消费点；