鹬蚌相争之时，总有渔翁试图得力，这句话形容商业竞争实在贴切不过。
试想一下，如果你刚刚下了单，才发现这款商品在其他电商平台上有促销价格实惠很多，是不是悔得想捶胸顿足？
对于消费者来说，他希望能在购物时看到其它电商平台的同款产品价格，货比三家。对于商家来说，他们希望能争夺市场份额，不惜打出价格牌来争夺顾客。
这就给了 “智能比价系统”必须存在的充分理由。
1. 比价系统是什么？
一种是为了让用户能买到高性价比商品，汇集了商品在所有主流商城的报价、活动促销、历史价格走势等信息的公开比价网。
另一种是电商平台内部的比价系统，用来实时查询网上销售的所有同款商品信息，一旦发现有其它网站的商品定价低于自己，系统会自动调低本网同类商品的价格，保持与竞争对手至少10%的价格优势。
这样的技术是如何实现的？跟爬虫又有什么样的关联？如果我要做一个全网化妆品的比价系统，如何利用八爪鱼帮助构建？
今天我们就来好好探讨。
2. 解决数据源
首先，我需要实时采集全网电商的化妆品数据，然后将这些数据接入本地系统，进行后续的匹配算法加工。
but全网是个很大的概念，粗略统计我们需要采集100多个电商网站的化妆品信息，其数据量之大需要八爪鱼的云采集以及定时采集解决。
我们以几个较大的电商网站如淘宝、京东、唯品会，制作规则采集这些网站化妆品的品牌、规格、价格、颜色、产地等等信息。我们需要全面的信息维度来实现不同网站的信息匹配，这些数据必不可少。
（淘宝某化妆品数据）
（京东某化妆品数据）
价格是波动性较强的维度，所以我们需要在八爪鱼上设置定时采集，每周实时更新这些商品信息导入系统。
（唯品会某化妆品数据）
（定时采集）
3. 如何实现比价
采集下来的数据导入到本地，接下来就是数据的处理加工啦。我们需要将这些数据进行格式化处理，详细清洗，然后。。。晾干备用。
或许你会有疑惑，全网的数据太过繁杂，如何让不同平台相对应的商品自动匹配？
这就需要用到SQL语言和和一系列算法了，假设我们以淘宝的数据为参照，根据各个商品的属性维度去定位其它平台相应货品的数据维度。
人有自己的性格标签，商品有自己的属性标签，这些属性就是商品名称、品牌、规格、价格等等。简单来说就是我们利用算法让它们找到自己的同类，然后实现信息归类的过程。
大数据与算法的成熟应用为比价系统提供了强大的技术支撑，目前，比价系统的构建已经得到各大电商平台的推崇和重视，淘宝等电商平台也推出了自身的比价软件。
对于我们来说比价系统能让消费更显理性，对于商家则意义更加重大，强大的比价系统能够与市场竞争力息息相关，能够帮助它们协调定价策略、价格调整、投放策略，监察商品市场规模等等。
不可否认的是，大数据价值的应用越来越广，这个领域的玩家也越来越多。我们需要新型的更多新型的玩法去促成更强的决策能力、洞察力与更好处理。在这一点上，每个人都有无穷的发挥空间。
