今天跟大家唠唠我最近搞的“诺尔贝”这个事儿，纯属个人瞎折腾，大家就当看个乐呵。
我对“诺尔贝”这个词儿也没啥概念，就觉得这名字挺洋气，像个外国牌子。后来一查，好家伙，又是手表，又是瓷砖，还有种植牙！我寻思，这名字挺受欢迎，这么多领域都用。
我这人就喜欢瞎琢磨，想着能不能把这些“诺尔贝”的东西，自己也山寨一个出来。不是真去做手表瓷砖啥的，我没那技术也没那钱。我就想着能不能用代码，用程序，搞一个自己的“诺尔贝”出来。
琢磨好几天，终于有个大概的想法。我不是一直想学点数据分析嘛就拿“诺尔贝”相关的数据来练手。比如，看看大家都在搜哪些“诺尔贝”的产品，哪个“诺尔贝”的讨论度最高，等等。
说干就干，我先是吭哧吭哧地用爬虫，从几个电商平台和论坛上，把“诺尔贝”相关的商品信息和帖子都扒下来。这过程是真的痛苦，各种反爬虫机制，搞得我头都大。不过还还是搞定，存满满一堆数据。
有数据，接下来就是清洗和分析。我用Python的pandas库，把那些乱七八糟的数据，什么商品名称、价格、评价、发帖时间等等，都整理得干干净净。然后又用matplotlib和seaborn，画几个图，看看“诺尔贝”瓷砖的销量怎么样，种植牙的关注度高不高。
折腾好几天，我发现一个挺有意思的现象。“诺尔贝”这个牌子，虽然涉及的领域挺多，但每个领域的用户群体好像都不太一样。买瓷砖的可能不太关心种植牙，戴手表的可能也不知道瓷砖啥的。如果能把这些数据整合起来，搞个“诺尔贝”的用户画像，说不定能发现一些隐藏的商机。
于是我又开始折腾机器学习。用sklearn库，搞个简单的分类模型，根据用户的搜索记录和购买行为，判断他们更可能是“诺尔贝”的哪个产品的潜在用户。这模型准确率不高，也就70%左右，但好歹能跑起来。
我把这些东西都整合到一个简单的网页上，用Flask框架写的，丑是丑点，但能用。用户可以在网页上搜索“诺尔贝”的产品，看看相关的评价，或者输入自己的信息，看看自己可能是哪个“诺尔贝”产品的潜在用户。
- 爬数据： 用Python的requests和BeautifulSoup，各种绕过反爬虫。
- 洗数据： 用pandas，把脏数据变成规整的数据。
- 画图表： 用matplotlib和seaborn，把数据可视化。
- 搞模型： 用sklearn，训练一个分类模型。
- 搭网站： 用Flask，把所有东西整合到一个网页上。
这就是我折腾“诺尔贝”的整个过程。虽然没啥实际用处，但学到不少东西，也算是给自己找点乐子。以后有机会，再跟大家分享其他瞎折腾的项目。
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