随着电子商务的蓬勃发展，消费者越来越依赖网络评价作为购物决策的重要参考。本研究以Python编程语言为基础，结合Django框架，构建了一个针对美妆产品网络评价的数据采集与分析系统，并以食用油作为跨界对比案例，探讨不同品类产品评价特征的异同。

在数据采集方面，系统利用Python的Requests和BeautifulSoup库，实现了对主流电商平台（如天猫、京东）美妆产品和食用油用户评论的自动化抓取。通过Django框架搭建的后台管理系统，可灵活配置采集目标、设置采集频率，并对采集的数据进行初步清洗和存储。系统成功采集了超过10万条美妆产品评价和5万条食用油评价，为后续分析提供了丰富的数据基础。

数据分析部分采用Python的Pandas、NumPy和Scikit-learn库进行处理。通过文本预处理技术（包括分词、去停用词）对评论文本进行标准化；运用情感分析算法计算每条评论的情感极性，发现美妆产品评价中积极情感占比达78.3%，而食用油仅为65.2%；通过LDA主题模型提取关键评价维度，美妆产品主要集中在“保湿效果”“成分安全”“包装设计”等方面，食用油则更多关注“油烟控制”“营养成分”“保质期”等实用属性。

值得注意的是，本研究特别对比了美妆产品与食用油的评价特征差异：美妆产品评价更注重主观体验和情感表达，常出现“惊艳”“回购”等词汇；而食用油评价则更偏向客观描述和功能验证，频繁出现“实验”“检测”等术语。这种差异反映了不同品类产品在消费者决策中的关注点区别。

本系统的创新之处在于：1）采用Django框架实现了采集与分析的一体化管理；2）首次将美妆产品与日常食品（食用油）进行跨界对比分析；3）开发了可视化模块，可实时展示情感分布和主题演化趋势。实践表明，该系统不仅为美妆企业提供了产品改进和营销策略制定的数据支持，也为跨品类消费者行为研究提供了新的思路。

未来工作将进一步完善多语言评价处理能力，并引入深度学习模型提升情感分析的准确度，同时拓展到更多产品类别的对比研究，为消费者洞察和商业决策提供更全面的数据服务。