对于本科生来说，如果毕业设计仅仅编写一个爬虫，在内容上会略显单薄，如果想获得更好的成绩，应该在抓取数据之后再完成进一步的分析，这个过程是有很多内容可以写的，而且也会提升整个毕业设计的技术含量。对于本科生来说，做数据分析可以采用统计学的方式，也可以采用机器学习的方式，这两种方式也是数据分析的两种基本方式。
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。对于计算机专业的学生来说，如果想把毕业设计定位在爬虫上，虽然从技术选型上是完全可以的，但是通过爬虫来获取数据本身还是需要谨慎的，随着当前网络数据管理越来越规范，通过爬虫获取数据的方式也存在一定的法律风险。另外，在大数据相关技术的推动下，数据的价值将不断提升，而通过爬虫获取的数据也面临较大的应用限制。
对于很多从事大数据方向研发的研究生来说，通过爬虫（通常会采用Python编写）来获取实验数据是比较常见的方式，但是具体选择哪些网站作为数据爬取的对象，需要根据自身的研究方向来定，同时也取决于自身的知识结构，因为不同的网站往往涉及到不同的行业领域，在数据定义上也有自身的特点。对于本科生来说，如果毕业设计仅仅编写一个爬虫，在内容上会略显单薄，如果想获得更好的成绩，应该在抓取数据之后再完成进一步的分析，这个过程还是有很多内容可以写的，而且也会提升整个毕业设计的技术含量。
对于本科生来说，做数据分析可以采用统计学的方式，也可以采用机器学习的方式，这两种方式也是数据分析的两种基本方式。由于本科生的培养目标并不是培养创新型人才，所以在数据分析过程中，完全可以以分析结构化数据为主，这样往往会更容易一些。从这个角度来看，可以重点选择一些行业领域的门户网站，重点选择其价值密度比较高的结构化数据，比如医疗领域、食品领域、出行领域、教育领域等等。
