通过整合小红书、抖音、淘宝等平台的公开数据，分析当前市场上**AI陪伴类硬件（尤其是带二次元属性的产品）**的：
- 产品类型与热点趋势
- 用户反馈（情感、偏好、痛点）
- 市场活跃度（互动量、发布时间段）
- 潜在用户画像（偏好特征）
最终构建一份有数据支持的宏观市场视角，提供可视化图表和数据报告。
ai_hardware_analysis_project/
├── .cursor/ # Cursor规则指导集
├── guidance/ # 项目指导文档
├── development_doc/ # 开发文档和日志
├── crawler/ # 爬虫模块
├── data_processing/ # 数据处理模块
├── analysis/ # 分析模块
├── visualization/ # 可视化模块
├── raw_data/ # 原始数据
├── cleaned_data/ # 清洗数据
├── visualizations_output/ # 图表输出
├── report/ # 分析报告
├── config.py # 项目配置
├── requirements.txt # 依赖列表
└── README.md # 项目说明
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 验证配置
python config.py# 运行爬虫（按优先级）
python crawler/taobao_crawler.py
python crawler/xiaohongshu_crawler.py
python crawler/douyin_crawler.py# 数据清洗和预处理
python data_processing/data_cleaner.py
python data_processing/text_processor.py# 运行分析模块
python analysis/product_analysis.py
python analysis/user_analysis.py
python analysis/platform_comparison.py# 生成图表
python visualization/chart_generator.py- 产品类别分布（AI音箱、陪伴机器人、虚拟伴侣等）
- 价格区间分布
- 上市时间趋势
- 高频关键词提取
- 情绪倾向分析（正面/中性/负面）
- 用户画像构建
- 互动量分布（点赞、评论、转发）
- 发布时间与热度关系
- 平台特性差异
- 关键词差异性分析
- 单产品深度分析
- 热门产品对比
- 数据采集: Selenium, Playwright, requests
- 数据处理: pandas, numpy
- 中文NLP: jieba, SnowNLP, wordcloud
- 可视化: matplotlib, seaborn, plotly, pyecharts
- 存储: CSV, JSON
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| platform | string | 数据来源平台 |
| product_type | string | 产品分类 |
| title | string | 内容标题 |
| content | string | 正文或评论 |
| likes | int | 点赞数量 |
| comments_count | int | 评论数 |
| sentiment | string | 情绪分类 |
| keywords | list | 关键词列表 |
完整字段说明见：数据字段模板
- 原始数据: 三大平台的结构化数据文件
- 分析报告: 详细的市场分析报告
- 可视化图表:
- 产品类型分布图
- 用户情绪分析图
- 关键词词云图
- 平台对比雷达图
- 热度趋势时间图
- 所有文本处理必须考虑中文特性
- 爬虫开发注意反爬策略和延时控制
- 可视化图表必须支持中文字体
- 数据字段严格按照模板标准化
开发进度和详细日志记录在 development_doc/ 目录下。
项目状态: 🚀 开发中
最后更新: 2025-01-01