自己做营销型网站,网站建设培训手册,做网站需要注意的事项,网站开发技术发展史大疆#xff08;DJI#xff09;作为全球领先的智能影像与无人系统科技企业#xff0c;始终秉持“激发创造力#xff0c;拓展人类视野”#xff08;Ignite Creativity, Expand Vision#xff09;的品牌使命#xff0c;致力于为专业用户与大众消费者提供前沿的航拍设备、智…
大疆DJI作为全球领先的智能影像与无人系统科技企业始终秉持“激发创造力拓展人类视野”Ignite Creativity, Expand Vision的品牌使命致力于为专业用户与大众消费者提供前沿的航拍设备、智能影像解决方案与沉浸式科技体验。在中国市场大疆依托“以用户为中心的全场景服务生态”持续推进“大疆授权体验店网络升级战略”构建覆盖全国一二线核心城市、辐射三四线潜力市场的高品质授权零售与服务网络形成以“城市旗舰店、标准体验店、校园合作店、快修便捷站”多层级协同的服务矩阵。
授权体验店是获取大疆产品展示、销售支持与技术服务信息的关键实体涵盖新品体验、飞行演示、设备销售、售后维修、固件升级、配件供应及用户培训等核心业务功能。在数据采集与渠道建模场景中每家门店可抽象为一个具备多维属性的空间节点其结构化数据字段通常包括精确地理坐标、省市区三级行政区划、详细地址、联系电话、营业时间、是否支持无人机现场试飞等。此类数据不仅可用于构建全国范围的渠道热力图与服务覆盖模型还可结合高校分布、文旅景区、消费电子商圈、竞品门店等外部数据集支撑选址优化、营销资源调度、区域市场饱和度分析等商业智能决策。
本文将系统探讨如何通过程序化数据采集技术利用标准 HTTP GET 请求调用大疆中国官方或其授权合作服务平台所提供的公开数据接口实现对全国范围内大疆授权体验店信息的自动化、规模化采集。借助 Python 生态中成熟稳定的 requests 库我们可高效发起网络请求精准捕获接口返回的结构化 JSON 数据并从中提取关键业务字段包括但不限于门店全称、所属省/市/区县三级行政区划、详细地址、营业时间、高精度地理坐标、官方服务热线、是否支持无人机现场试飞是否支持以旧换新、是否支持维修。这一过程不仅是一次高效的数据抓取更是对大疆中国庞大线下体验与服务网络的一次数字化测绘与空间建模通过对采集数据的清洗、去重、地理编码、空间关联与可视化分析我们得以构建一张动态、可交互、可深度挖掘的大疆授权体验店地理信息图谱。
大疆授权体验门店查询地址寻找适合您的购买渠道- DJI 大疆创新 首先我们找到门店数据的存储位置然后看3个关键部分标头、负载、 预览
标头通常包括URL的连接也就是目标资源的位置 负载对于GET请求负载通常包含了传递的参数有些网页负载可能为空或者没有负载因为所有参数都通过URL传递这里我们可以看到页码和当前查询位置经纬度等一些标签没有进行加密但是state_eq这个用了URL 编码但是这个一般来说相当于容易解码网上有很多的解码手册 预览指的是对响应内容的快速查看或摘要显示可以帮助用户快速了解返回的数据结构或内容片段我们可以看到数据在data里 接下来就是数据获取部分先讲一下方法思路一共三个步骤
方法思路
找到对应门店数据存储位置利用get请求获取所有门店数据选取部分关键标签数据另存为csv坐标转换通过coord-convert库实现GCJ-02转WGS84 首先我们观察到它的查询方式依然是通过不同省级行政区层级进行门店查询那我们直接在Fetch/XHR先找到对应数据存储位置 我们可以看到响应请求包括行政区编码名称、当前查询坐标等对应内容的响应请求另外根据上面负载的内容我们可以知道数据是直接通过省级行政区名称进行传递的 经过测试发现我们只要选择到省级行政区就会加载全部的门店数据那么我们直接修改负载中的行政区名称即可遍历全国大疆授权体验门店数据 这里我们直接在响应部分检索任意一个省份即可知道数据的位置那我们直接就把对应的34个省市自治区写到脚本进行遍历也不多省得再写一个脚本获取34个省市自治区的名单了 第一步利用requests库发送HTTP请求遍历34个省市自治区并获取所有大疆授权体验门店数据并根据标签进行保存另存为csv
完整代码#运行环境 Python 3.11
import requests
import csv
import time# 全国 34 个省级行政区
regions [上海市, 云南省, 内蒙古自治区, 北京市, 吉林省, 四川省, 天津市,宁夏回族自治区, 安徽省, 山东省, 山西省, 广东省, 广西壮族自治区,新疆维吾尔自治区, 江苏省, 江西省, 河北省, 河南省, 浙江省,海南省, 湖北省, 湖南省, 甘肃省, 福建省, 西藏自治区, 贵州省,辽宁省, 重庆市, 陕西省, 青海省, 黑龙江省
]url https://www-api.dji.com/cn/api/where-to-buy/partners
base_params {baidu_lat: 31.099980635254585,baidu_lon: 121.51550519970532,category: Offline_store,region_code_eq: CN,per_page: 50 # 每页最多50条
}all_stores []
total_count 0for region in regions:print(f\n正在采集【{region}】...)# 请求第1页获取总页数params {**base_params, state_eq: region, page: 1}try:resp requests.get(url, paramsparams, timeout10)if resp.status_code ! 200:print(f请求失败状态码 {resp.status_code}跳过)continuedata resp.json()if not data.get(success):print(API 返回错误跳过)continueexcept Exception as e:print(f请求异常{e}跳过)continuetotal_pages data[data][total_pages]if total_pages 0:print(f ➖ 无门店数据)continueregion_stores []for page in range(1, total_pages 1):print(f 第 {page}/{total_pages} 页..., end\r)try:p {**base_params, state_eq: region, page: page}res requests.get(url, paramsp, timeout10)stores res.json()[data][partners]for s in stores:region_stores.append({名称: s[name],省份: s[state],城市: s[city],区县: s[district],详细地址: s[address],电话: s[contact_number],营业时间: s[business_hour],支持试飞: 是 if s[has_test_flight] else 否,支持以旧换新: 是 if s[has_trade_in] else 否,支持维修: 是 if s[has_repair] else 否,baidu_lat: s[baidu_lat],baidu_lon: s[baidu_lon]})time.sleep(0.2) # 礼貌性延迟避免触发风控except Exception as e:print(f\n第 {page} 页出错{e})continueprint(f\n获取 {len(region_stores)} 家门店)all_stores.extend(region_stores)total_count len(region_stores)# 保存到 CSV
if all_stores:filename dji_china_stores.csvwith open(filename, w, encodingutf-8-sig, newline) as f:writer csv.DictWriter(f, fieldnamesall_stores[0].keys())writer.writeheader()writer.writerows(all_stores)print(f\n全国共采集 {total_count} 家门店已保存至{filename})
else:print(\n未采集到任何门店数据)
获取数据标签如下state省份、city城市、district区县、name名称、address详细地址、contact_number电话、business_hour营业时间、has_test_flight是否支持试飞、has_trade_in是否支持以旧换新、has_repair是否支持维修、baidu_latbaidu_lon地理坐标其他一些非关键标签这里省略 第二步坐标系转换由于大疆授权体验门店数据使用的是百度坐标系BD-09为了在ArcGIS上准确展示而不发生偏移我们需要将门店的坐标从BD-09转换为WGS-84坐标系。我们可以利用coord-convert库中的bd2wgs(lng, lat)函数也可以用免费这个网站批量转换工具地图坐标系批量转换 - 免费在线工具 对CSV文件中的门店坐标列进行转换完成坐标转换后再将数据导入ArcGIS进行可视化 接下来我们进行看图说话
中国 DJI 线下门店的分布呈现出极为鲜明的区域不均衡特征整体格局可概括为“东密西疏、南多北少”。门店高度集中于东部沿海三大经济圈——长三角、珠三角和京津冀其中上海、深圳、北京作为核心城市门店密度极高周边如杭州、苏州、广州、天津等地也形成密集网络。这些区域经济发达、人口密集、消费能力强且对航拍、科技产品接受度高构成了 DJI 最核心的市场腹地。
在中西部地区门店布局明显稀疏但呈现出以省会城市为区域枢纽的集聚模式。成都、重庆、武汉、西安、郑州、长沙等中心城市拥有相对较多的门店承担着辐射全省乃至周边省份的功能。然而除省会外绝大多数地级市和县域几乎无门店覆盖反映出 DJI 在下沉市场的渗透仍处于初级阶段。值得注意的是部分旅游城市如三亚、桂林、大理等地虽非经济强市但因航拍需求旺盛也设有体验型门店体现出场景驱动的布局逻辑。
相比之下西部边疆和东北地区门店覆盖极为薄弱。新疆仅乌鲁木齐、西藏仅拉萨设有零星门店青海、宁夏、甘肃等地基本只在省会保留门店东北三省虽有沈阳、哈尔滨、长春等城市设点但密度远低于南方。这种分布既受制于人口规模、消费能力也与物流成本、售后支持难度密切相关。总体来看DJI 的渠道策略明显倾向于高回报、高效率的核心城市群对低密度区域采取保守覆盖策略。 文章仅用于分享个人学习成果与个人存档之用分享知识如有侵权请联系作者进行删除。所有信息均基于作者的个人理解和经验不代表任何官方立场或权威解读。
