前两期我们抓取了BBA中的BB，今天来抓取A：奥迪：

网站分析

奥迪的网站看起来什么都不显示，没有数据

通过认真查找，最后在一份JS文件中找到了这份数据：

接下来的工作就简单了，也不能说简单，只是不需要以往的网抓过程了，需要的是字符串处理功底，字符串提取、拆分列、逆透视、筛选列等等。

数据处理

其实数据结构是这样的：

• type：对应的是经销商类型
• dprovinces ：对应的是省份
• dcitys ：对应的是城市
• dealers：对应的是经销商

我对JS不太了解，不然应该有办法直接把这个文件转换成JSON，只好用PQ的办法来解决了

第一步：复制全部内容到空白查询

第二步：用CSV解析

第三步：制作省份列表

筛选dprovinces，进一步筛选掉空值，然后提取，分列就可以了，这个比较简单

整理后的结果：

第四步：制作城市列表：

筛选dcitys，然后提取拆分整理

这里拆分列要根据数据结构来：

dcitys['571']=[['572','X 西安'],['1217','Y 延安'],['1219','Y 榆林']]

先使用”],[“符号分列，然后逆透视，再用逗号分列，稍作整理就好了：

第五步：经销商列表

我们没用筛选，直接删除顶端66行，然后保留234行就行了，因为默认的type0，就是全部经销商，所以不用后面那些列表这一份就够了。

整理的过程与城市列表的处理步骤一样：

然后要合并查询城市与省份：

这样我们的奥迪经销商列表就完成了

其实如果是建立模型，就不用合并查询，直接建立关系就好：

不管怎样，我们加载到Power BI看看简单的结果：

省份排名：浙江最多有78家奥迪经销商

城市排名：北京最多有29家奥迪经销商

地图：

头条最近地图审核挺严格的，发全国地图，没有九段线是不行的。