【开题答辩全过程】以 基于Python对手表数据的分析与可视化设计为例，包含答辩的问题和答案

个人简介

一名14年经验的资深毕设内行人，语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等

开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。

感谢大家的关注与支持！

“各位老师好，我是19级数据科学与大数据技术专业的xx同学。我的课题是《基于Python对手表数据的分析与可视化设计》。系统整体思路是：先爬取电商平台手表数据，经过清洗、分析后，用图表把价格、品牌、销量、用户偏好等结果直观地展示出来，帮助消费者快速选表，也帮助商家调整策略。功能模块分四大块：数据爬取、数据清洗、数据分析、数据可视化。技术栈很基础，主要用Python的requests+BeautifulSoup爬数据，pandas做清洗，matplotlib、seaborn、pyecharts画图，最后打包成Streamlit网页一键展示，电脑配置要求低，运行简单。”

评委老师：为什么选择“手表”这个商品做分析，而不是手机或耳机？
答辩学生：因为手表价格区间特别大，从几十到几十万都有，品牌和风格也极多，数据特征明显，画出来的图“高低错落”很直观，容易看出规律；手机耳机价格集中，图线太平，讲不出故事。

评委老师：数据准备从哪里爬？打算爬多少条？
答辩学生：先爬京东“手表”关键词下前100页，约6000条商品，字段就取标题、价格、店铺、评论数、评分，够用也不超时。

评委老师：如果网页反爬封IP怎么办？
答辩学生：加0.5～1秒随机延时，headers换User-Agent，真被封就停10秒继续，老师教过“先礼貌再硬扛”，实在封得狠就降量到2000条也能做。

评委老师：数据清洗主要解决哪三类问题？
答辩学生：一是价格带“￥”“万”这些符号要转数字；二是同一品牌大小写不统一，全转大写合并；三是评论数为空的给它标0，保证后面能算。

评委老师：分析指标选哪三个最简单的？
答辩学生：①均价 ②销量Top10品牌 ③价格区间分布，算均值、计数、分组，excel里常用的那几招，代码里就是groupby和cut。

评委老师：可视化为什么不用Excel而要用Python？
答辩学生：Python画完能一键生成交互网页，鼠标放上去显数值，Excel得手动调格式，答辩现场点鼠标更酷，而且开源，以后老师可以直接打开网页复现。

评委老师：系统最后怎么让不会Python的老师也能跑起来？
答辩学生：把代码和依赖写进requirements.txt，再封装成“双击run.bat”启动Streamlit，老师装好Python后一路next就行，界面全中文，按钮就“开始分析”“下载结果”俩。

评委老师：整个项目最大的难点你认为在哪？
答辩学生：在“怎么把脏价格洗干净”，有的写“1.2万”有的写“￥12345”，正则写错就全变NaN，我准备先写小测试，洗100条人工对一遍，再放大到全表。

评委老师：如果中期检查前只完成到清洗，后面来不及怎么办？
答辩学生：先保证可视化用清洗后的样本2000条出图，保证有东西可演示，后续再补爬更大规模，老师看的是思路完整，不是非要百万级数据。

评委老师评价：
“xx同学选题贴近生活，技术路线清晰，工具选择务实，能意识到自身基础薄弱而主动降难度，这一点值得肯定。建议接下来把‘价格清洗’这块做成函数模块化，方便复测；同时注意进度，争取五月初拿出可交互的完整Demo。总体开题思路可行，同意进入下一阶段。”

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最后

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