分析了 40000 条内衣数据，我终于发现了罩杯的秘密...
大家好，我是小z
这篇内容是想教大家如何优雅地爬取天猫评论相关数据，以及怎么样去做些不一样的有趣的分析，奈何一直没想好合适的主题。
该用什么样的主题，才能把粉丝吸引进来呢？正想着，旁边同事的目光被从工位走过的一位妹子所吸引，我顺着看去...
灵光一闪，便有了主题——咱们这次就老老实实分析下内衣的数据吧！
数据爬取
很久前写过用selenium和requests爬取评论的教程，但时间久远，后台有不少小伙伴反馈已经被ban了，在网上其他地方也没找到合适的代码。所以，今天小z特来更新一波。
天猫评论反爬几经更迭，从最开始的什么都不用伪装，到后面要加上cookies才能访问，再到现在的headers构造，一定一定一定要加referer参数才能返回想要的数据结果。
具体怎么爬取呢？非常简单，只需3步：
第一步，定位目标网址
打开具体商品链接，点击累计评价页面，同时F12呼出开发调试工具：
评论翻页，动态加载找到评论数据所在的网址：
别被这巨长的一段网址唬住，真正有用的网址小z已经用红框标出来了，通过修改currentPage参数，轻松实现评论翻页。
第二步，实现单页爬取，为循环全量爬取打好基础
要顺利获取评论数据，需要构造好headers和cookies，经过反复测试，headers中的User-Agent，referer，还有cookies，3个核心参数缺一不可，根据自己的实际情况来构造即可：
评论数据中，我们感兴趣的主要是4个字段：评论内容，评论时间，SKU（款式尺码）和用户昵称。
数据本身是json格式的，所以解析起来非常容易：
最后，批量构造网址，实现循环爬取。
温馨提示：文明人，文明爬，控制好访问间隔时间
Easy~
接下来，我们参考销量排名，分别爬取了9款内衣产品共44832条评论数据，来一探内衣究竟。
注：上面已经把爬取的核心逻辑和代码做了展示，完整代码和本次爬取的评论数据已经整理好，放在文末。为节省篇幅，本次故意略去清洗数据，感兴趣的同学可自行尝试。
数据分析
我们已经成功爬到了此次分析的全部数据：
款式，买家昵称（加密过的），评论内容，评价日期全都健在。
按常规套路来说，做评价分析有三板斧：
先按时间维度来统计评价发布规律，再调用官方情感API做个简单情感分析，最后来一波词云图，美滋滋收工~
我本来也打算这样分析，但这种做法像是分析了很多，又好像没分析什么，对于内衣数据，未免太暴殄天物。
本次评论分析，小z不打算分析文本本身，毕竟大家关注的，貌似都是size数据啊！
有两个关于size的观点，困扰了我很久，今天就来逐一验证一波。
1、人人都是C-CUP？
之前逛某乎，看到过一篇不太正经的科普，讲的是经济发展，提升了人民的生活水平。
人民生活水平提升了，各种营养补充就更充分了，人们关注的身体特征也得到了充分的发展，像身高啊，胸围啊等等。里面印象比较深的一个观点，是作者认为目前c-cup已经是主流了。
凭借多年对生活细致入微的观察，我对这个观点表示严重怀疑。
Talk is cheap，几行Python，便统计出了罩杯分布：
数据不吹牛，C罩杯远远还没成为主流！
从数据上看，B罩杯44.61%的占比，体现了数量上毫无疑问的优势，C罩杯排名第二，占比24.41%，随后是A罩杯的18.50%，最后是不到十位数占比的D、E、F。
说实话，我是看了型号统计数据，才知道还有F...
注：百分比为各自罩杯下的占比，柱高表示数量的多少
对三大罩杯型号做进一步分析，可以看到，罩杯往大了走，下围也往大了走。同时，我们也能发现，不同消费者对于“松紧程度”也有不同的偏好，像C罩杯竟然还有2%选择70下围的。
2、消费力越强，罩杯越大？
我曾经还听过一个沙雕论证：
多吃木瓜会变大
木瓜不便宜，所以经常吃木瓜的人（更rich）也会买更高档的内衣
由此可得，买越高档内衣的人，平均罩杯也就越大
眼尖的同学看数据源的时候已经发现了，我在爬取数据的时候特意通过价格对内衣做了区分。爬取的44832条评价，来源于9款产品。其中3款价格低于100元，定义为平价款；3款中端型内衣价格介于100-200元，200元以上则是高端款。
一波可视化，数据会说话
不用做严谨的什么相关分析我们就能看出：
内衣平价，但不平庸。平价内衣呈现出一种类钟型分布，以B罩杯为主，A和C在两侧均匀分布，值得注意的是，D和E罩杯合计占比也接近7%。
中端内衣，波涛汹涌。C罩杯诚不欺我，已然成为主力，D及以上的罩杯，占比竟然超过了30%。
高端内衣，并不高耸。A和B占去了83%的份额，竟然没有C以上的...
瞎BB：难道平价型内衣以学生为主，还处在进一步发育阶段。而买高端内衣的人，大多追求的是“高级”感、性冷淡风。
以上，是关于如何爬取评论数据，并基于评论附带的款式数据，做一些另类角度的沙雕趣味分析，重在抛砖引玉，感兴趣的同学还可进一步深挖。
拿到数据，把目光仅仅局限在现有数据维度，硬怼分析逻辑，是很多刚入行同学的误区。
在接下来不定期的趣味分析内容中，我会尝试解构如何预设分析方向，如何拆解分析方向，如何让数据源服务于分析本身这些命题，希望对大家有所帮助。