亚马逊图书数据集30000本书-30个类别
数据来源：互联网公开数据
标签：亚马逊图书,数据集,推荐系统,文学分析,市场研究,机器学习,教育,文本挖掘,价格分析,文学类别
数据概述：
亚马逊图书数据集包含超过30,000本书籍，横跨30多个不同的类别，是进行各种分析和项目的宝贵资源。数据集涵盖了书籍名称、作者、类别等基本信息，为研究和分析提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于多种应用场景，包括个性化推荐系统的开发、文学类别的趋势分析、教育领域的数据分析、市场情报的收集、机器学习项目的推进、叙事分析、价格策略研究以及文本挖掘等。此外，数据集还适合用于教育和培训，帮助学习者理解和掌握相关领域的知识和技能。
举例：
亚马逊图书数据集中的书籍类别包括：动作与冒险、艺术、电影与摄影、传记、商业与经济、儿童书籍、漫画与图文小说、计算机与互联网、手工艺、爱好与家庭、犯罪、惊悚与神秘、工程、考试准备、健康与家庭发展、健康、健身与营养、幽默、历史小说、历史、语言、语言学与写作、法律、文学与小说、医学与健康科学、政治、参考书、宗教与灵性、浪漫小说、学校书籍、科学与数学、科幻与奇幻、科学、技术与医学、社会科学、青少年与年轻成人、运动、教科书与学习指南以及旅行与旅游等。
数据集的收集方法包括：
1. 使用Beautiful Soup在Google Colab上抓取亚马逊图书网站的数据。
2. 对每个类别进行范围界定，提取书名、作者等丰富数据。
3. 以批次形式执行抓取，确保所有类别数据的完整性。
4. 将各分类数据集合并为一个统一的CSV文件。
5. 创建CSV文件，便于数据的访问和后续分析。
6. 验证和清理数据，确保数据的准确性和完整性。
7. 完成数据集的整理和发布，提供一个全面的亚马逊图书数据集。
