用python爬取淘宝用户数据 打算用Python做毕业设计，可以做哪些方面的？
打算用Python做毕业设计，可以做哪些方面的？
现在人工智能和大数据很流行，Python在这些方面的功能更强大。
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为避免受骗，在网购过程中，如何分辨评价的真假？
网购多年了，在这方面还是有很多经验的，让我们简单谈谈。
首先，我们应该先看看销售量和评估数字。如果数量相差很大，那么就涉嫌炒作。一般来说，当销售量大，评价少时，这种评价的可信度就低。
其次，这取决于买家的水平。买家级别越高，比如两颗黄钻和三颗黄钻，信贷炒作的可能性就越低。因为整天网上购物，炒作信用的人提高这样一个数字，成本太高。而这样的买家一般看不到信贷炒作那点钱，何必牺牲自己的诚信。
如果说有很多小心谨慎的买家在称赞，而很少有买家买两颗黄钻和三颗黄钻，那么这种评价也值得研究。
然后我们需要按时间顺序查看附加注释，以查看它们所说的内容。还要看买家信用评级的分布情况。当然，为了增加好评，不少门店都做了返现活动，并收到了随货印制的宣传单。表扬的截图将被退回2-5元，另外1-3元等，我们需要看到这个细节。
最后，这取决于商店级别。这主要是针对淘宝C店。如果五钻以下的产品不是特别突出，销量很大，就要小心了。还要看看商店的信用页面，以及里面的中评和差评。让我们看看他们怎么说。如果在过去的六个月里评估较少，要小心。
总之，我们现在买东西的时候，不太注意产品介绍。我们只有在最后决定买的时候才会仔细看看。更多的是看店面评分、商品评分和附加评价。得分低于4.8的淘宝网店应尽量少考虑，得分低于4.8的天猫产品应尽量少买。再加上以上，就简单多了。
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