1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的快速发展和普及，网络平台已经成为人们获取信息、消费决策和社交互动的重要渠道。
作为中国领先的生活服务电子商务平台，美团网积累了海量的用户数据、商家信息和交易数据。
对这些数据进行深入挖掘和分析，不仅有助于企业改进产品和服务、提升用户体验和市场竞争力，而且能够为政府部门制定相关政策和监管措施提供数据支持，具有重要的现实意义和应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着大数据技术的兴起和应用，国内外学者对电子商务平台数据挖掘和分析产生了浓厚的兴趣，并取得了一系列研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在电子商务数据挖掘领域的研究主要集中在以下几个方面：用户画像构建、商品推荐系统、情感分析与评论挖掘、营销策略优化等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.美团网数据采集与预处理：利用Python爬虫技术爬取美团网公开数据集，并对原始数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，为后续数据分析奠定基础。
2.美团用户画像分析：分析用户的基本信息、消费行为、评论情感等，构建用户画像，并根据用户特征进行群体聚类分析，揭示不同用户群体之间的差异和共性。
3.美团商家经营状况分析：分析商家的评分与评价、菜品价格、地理位置、营销活动等，评估商家的经营状况和服务质量，并探索商家经营特征与用户消费行为之间的关系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合的研究方法，具体步骤如下：1.数据采集：利用Python编写网络爬虫程序，从美团网获取相关数据，例如用户评价、商家信息、菜品价格等。
2.数据预处理：对爬取的原始数据进行清洗、去重、转换等操作，将其转化为可供分析的数据格式。
3.数据分析：运用Python中的数据分析库（如Pandas、NumPy）对数据进行统计分析、探索性分析等，揭示数据背后的规律和趋势。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.数据来源的实时性：不同于以往研究使用静态数据集，本研究将利用网络爬虫技术实时获取美团网数据，保证数据的时效性和актуальность，更能反映当前市场状况。
2.研究方法的多样性：本研究将综合运用多种数据挖掘方法，例如关联规则挖掘、情感分析、聚类分析等，从不同角度对美团网数据进行深度挖掘，力求得出更全面、更准确的结论。
3.研究结果的应用价值：本研究将针对美团平台的实际运营需求，提出具有针对性的优化建议，例如个性化推荐策略、精准营销方案、风险控制措施等，为企业决策提供数据支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李晓明,王宇.基于Python的网络购物数据挖掘与分析——以淘宝网为例[J].电脑知识与技术,2021,17(33):107-109 114.
2.张丽萍,张俊.Python数据分析与挖掘实战[M].北京:机械工业出版社,2019.
3.赵卫东,董亮.Python数据分析与挖掘实战[M].北京:清华大学出版社,2019.
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