小红书数据分析

小红书数据分析工具。用于采集笔记数据、分析热度、追踪竞品、生成报告。 Activate when user mentions: 小红书, xiaohongshu, 笔记分析, 博主数据, 热度追踪, 竞品分析

小红书数据分析技能

用于采集和分析小红书平台数据，支持笔记搜索、博主分析、热度追踪等功能。

配置 (用户需要自行填写)

在使用前，用户需要在脚本中配置自己的 API 凭证:

# 在 scripts/config.sh 中设置
export XHS_API_KEY="your-api-key"
export XHS_COOKIE="your-cookie"

如无 API，可以使用备用方案:

• 第三方数据服务
• 手动输入
• 模拟数据测试

工具

1. 搜索笔记

根据关键词搜索小红书笔记:

# 基础搜索
python3 scripts/search_notes.py --keyword "美妆" --limit 50

# 筛选条件
python3 scripts/search_notes.py \
  --keyword "护肤" \
  --limit 100 \
  --sort "hot" \
  --category "笔记"

参数:

• --keyword: 搜索关键词 (必填)
• --limit: 返回数量，默认 50
• --sort: 排序方式 (hot/latest/time)
• --category: 笔记类型

输出: JSON 格式的笔记列表

2. 分析博主

获取博主基本信息和数据:

python3 scripts/analyze_author.py --user_id "用户ID"

输出:

• 粉丝数
• 笔记数
• 获赞与收藏
• 关注数
• 近期数据趋势

3. 热度分析

分析单篇笔记或话题的热度:

python3 scripts/analyze_trend.py --note_id "笔记ID"

输出:

• 点赞数
• 收藏数
• 评论数
• 分享数
• 发布时间
• 热度趋势

4. 竞品对比

对比多个博主或笔记的数据:

python3 scripts/compare.py --users "用户1,用户2,用户3"
python3 scripts/compare.py --notes "笔记1,笔记2,笔记3"

5. 生成报告

综合分析生成报告:

python3 scripts/generate_report.py \
  --keyword "美妆" \
  --output report.md \
  --format "markdown"

使用示例

示例1: 分析"护肤"关键词下的热门笔记

用户: 帮我分析"护肤"关键词下的前100篇热门笔记

帕瓦:
1. 搜索笔记: python3 scripts/search_notes.py --keyword "护肤" --limit 100 --sort "hot"
2. 分析热度: python3 scripts/analyze_trend.py --note_id "每个笔记ID"
3. 生成报告: python3 scripts/generate_report.py --keyword "护肤" --output 护肤分析报告.md

示例2: 对比竞品博主

用户: 对比"美妆护肤"领域的前5名博主

帕瓦:
1. 搜索领域关键词获取头部博主
2. 获取每个博主的数据
3. 生成对比表格和报告

示例3: 追踪热度趋势

用户: 追踪某个话题最近7天的热度变化

帕瓦:
1. 获取话题相关笔记
2. 按时间聚合数据
3. 生成趋势图表(文字描述)

数据来源

1. 官方API (需要企业资质):

   • 需要用户自行申请
   • 配置: scripts/config.sh

2. 第三方服务 (可选):

   • 用户可接入自己的数据源
   • 修改: scripts/api_client.py

3. 手动/模拟 (测试用):

   • 使用示例数据进行功能测试

输出格式

所有脚本支持 JSON 输出，方便后续处理:

python3 scripts/search_notes.py --keyword "美妆" --format json

注意事项

1. 遵守平台规则: 请勿高频请求，注意请求间隔
2. 数据安全: 采集数据仅供分析使用，勿传播
3. API限制: 注意第三方 API 的调用限制
4. 隐私保护: 勿采集个人隐私信息

故障排除

Q: 搜索返回空 A: 检查 API 凭证是否正确，或尝试减少 limit

Q: 请求被限制 A: 增加请求间隔，或使用代理

Q: 数据不准确 A: 第三方数据可能有时效性，建议交叉验证