GPT答：

7i24.cn

以下是一个基于Python的爬虫分析示例：

1. 导入所需库
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
```

2. 定义爬取函数（方法一）
```python
def crawl_method1():
    url = "https://example.com"  # 替换为目标网站的URL
    
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
    # 爬取数据并进行处理
    
    return data  # 返回爬取到的数据，可以是列表、字典等组合数据类型

data_method1 = crawl_method1()  # 调用爬取函数获取数据
```

3. 定义另一个爬取函数（方法二）
```python
def crawl_method2():
    url = "https://example.com"  # 替换为目标网站的URL
    
    response = requests.get(url)
    
    # 使用其他库或方法进行页面解析和数据提取
    
    return data  # 返回爬取到的数据，可以是列表、字典等组合数据类型

data_method2 = crawl_method2()  # 调用另一个爬取函数获取数据 
```

4. 进行简单可视化分析（以柱状图为例）
```python
# 统计每种结果出现次数，并生成柱状图

def visualize(data):
   counts = {}
   for item in data:
       if item in counts:
           counts[item] += 1 
       else:
           counts[item] = 1
   
   labels, values= zip(*counts.items())
   
   plt.bar(labels, values)
   plt.xlabel('Category')
   plt.ylabel('Count')
   plt.title('Data Analysis')
   plt.show()

visualize(data_method1)  # 可视化方法一的爬取结果
visualize(data_method2)  # 可视化方法二的爬取结果
```

以上示例中，我们使用了requests库进行网页请求，使用BeautifulSoup库进行HTML解析，并通过两种不同的爬取方法获取数据。最后，利用matplotlib库生成柱状图对爬取结果进行简单可视化分析。