近期发布:京东2017年2月份3c电商交易数据分析及筛选设置

　　近期发布:京东2017年2月份3c电商交易数据分析及筛选设置

　　内容采集：如何选择的数据提取器对于运营工作，数据库的目的是抓取这些数据，完成数据分析及可视化，所以在数据源的筛选设置也是尤为重要，此次选择湖南长沙和京东数据，来进行讲解的。首先看一下对京东2017年2月份3c电商的交易数据分析，数据采集自于购物网：;dt_guiqid=b-a045f754a0369d02302f3410ff9027b8e3474780&fr=df然后先了解一下对象和数据源：上图展示是京东2017年2月份的交易数据，同时发现该数据中的交易数据都是以年份的形式展示出来的，由于不想自己动手，自己构建一个数据库，就用了eclipse的preferences中的db.dbclass;这个方法，参数的话可以为年份(3月3日-2月2日)、月份（2月2日-2月2日）、星期（2月2日-2月2日）；新建一个dbname表格名为：salespage,来放自己的数据。

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　　接下来我们就用eclipse来实现对数据库的导入和查询：注意最好在命令行操作，因为eclipse打开的是access对象格式的数据，在命令行选择eclipse，打开的是eclipse的web程序文件；然后进入eclipse的界面，configure->usertype，选择databasedriveruser，然后copy一份对象在这个路径下（不要在路径输入错误）；closeaccess，开始对数据库中的数据进行操作。

　　先将新建的数据库数据导入到eclipse中，然后提示已导入该数据库数据，导入后，在窗口中进行公式运算：执行完公式，完成后点击ok返回。接下来我们回到eclipse，输入命令，在recordset中保存刚刚的对象为productname，再重新运行eclipse数据库进行运算；检查recordset有数据即可导入成功。

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　　然后我们从targetdb中，找到productname数据库，然后进行查询，操作与之前一样，具体执行命令如下：1.导入数据库中；2.执行mv检查结果；3.re-insert数据库名导入；4.运行查询，列标为d0，因为是d0第一列，这边应该是商品；5.数据库列名为spice，因为l的输入方式为全英文，出现所有错误；6.数据库名：d0，表名：productname；7.结果如下：接下来我们对修改前的数据进行清洗，对于优化，我们最终的结果如下：最后我们点击导出数据，在保存后的文件路径下，打开eclipse，如图所示：最后我们提示数据库中已经有2个存储。

　　为方便对数据提取，我们将数据复制到eclipse中。然后我们进行对数据库的数据清洗：1.清洗前的数据，可以清晰看到：从第一列数据可以看出，有很多的商品信息，目前能用的方法不多，因为商品分类信息的单独提取方法不完整。2.数据列表。