今天是第二十九天，今天的實作中將進行電商數據分析。通過抓取電商網站的數據，並進行基本的數據分析，有效地了解產品的表現和市場趨勢。

1. 數據抓取
   我們將使用Scrapy來抓取一個電商網站的產品數據，例如名稱、價格、評價和銷售數量。以下是一個簡單的Scrapy爬蟲範例：

import scrapy

class EcommerceSpider(scrapy.Spider):
    name = 'ecommerce'
    start_urls = ['https://example.com/products']

    def parse(self, response):
        for product in response.css('.product'):
            yield {
                'name': product.css('.product-name::text').get(),
                'price': product.css('.product-price::text').get(),
                'rating': product.css('.product-rating::text').get(),
                'sales': product.css('.product-sales::text').get(),
            }

這段代碼將提取每個產品的名稱、價格、評價和銷售數量。

2. 數據儲存
   運行爬蟲並將數據保存到CSV文件中：

scrapy crawl ecommerce -o products.csv

3. 數據分析
   接下來，我們將使用Pandas進行數據分析，安裝Pandas：

pip install pandas

4.使用以下代碼讀取CSV文件並進行簡單的分析:

import pandas as pd

# 讀取數據
df = pd.read_csv('products.csv')

# 查看數據摘要
print(df.describe())

# 找出最暢銷的產品
top_selling = df.sort_values(by='sales', ascending=False).head(10)
print("最暢銷的產品:")
print(top_selling[['name', 'sales']])

這段代碼將讀取產品數據並顯示數據摘要，還能找出最暢銷的前十個產品。

總結:
今天學會了如何抓取電商網站的數據並進行基本的數據分析，通過這些分析可以獲得有價值的市場見解，例如哪些產品最受歡迎，哪些價格區間更具競爭力。擴展這個分析，加入更多數據來源和分析方法，可以提升你的數據分析能力！