Python 大数据分析 淘宝商品销量的关系
我們在上一篇的時候已經將淘寶數據爬取下來了，但是并沒有做數據分析。所以今天這篇文章就是教大家如何去分析數據，得出一些有用的結論！
Python語言相比其他語言的優勢在哪里？豬哥認為是數據分析和人工智能這兩大塊，而且這兩個方向需求會慢慢增大，所以那些想學習Python卻不知道要朝著哪個目標學習的同學可以考慮往這兩個方向發展！
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一、分析目標
數據分析之前我們需要清楚的知道自己想要分析什么東西，也就是先搞清楚我們的目標。在公司可能是公司財報、用戶增量變化、產品受歡迎程度、一些報表等等。
那我們今天的目標有哪些呢？我們來看看：
注意：以上數據分析全部基于上次爬取的2500款淘寶商品（默認排序），并不代表淘寶所有避孕套商品！
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二、分析實現
有了明確的目標之后，我們就要開始技術選型。
首先數據處理的庫這個很好確定，基本就是numpy和pandas這兩個必備的庫，所以大家首先確保已經安裝了這兩個庫。
然后數據可視化庫呢？這么多可視化庫該怎么選？如果你不知道怎么選，那豬哥給你推薦：pyecharts 這個由中國人開發的可視化庫，想要什么類型的圖在下面文檔里面找就行。
中文文檔：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro 源碼地址：https://github.com/pyecharts/pyecharts
最后技術選型完畢，我們就可以開始正式的敲代碼分析了。（分析的標題將和上面的分析目標一一對應）
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0.數據清洗
在我們數據分析之前，我們需要對數據進行清洗。因為從淘寶爬取下來的數據并不是標準的數據，比如：商品銷量，爬取下來的數據是：2.5萬+人付款，我們需要將它轉為：25000（整型），這樣才方面后面的處理！
我們先來看看從淘寶爬取的原始數據，看看那些數據需要清洗
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根據使用庫的經驗豬哥認為有兩列數據需要清洗：1、銷量轉成整型 2、地區轉成只包含省份，具體如何清洗我們直接看代碼吧！
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大家可以看到最后豬哥又從新生成了一個excel文件，目的就是不去污染原始數據，因為原始數據非常重要，所以我們在以后的數據處理中要盡量保存好原始數據，多備份幾個都不多余！
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1.分析避孕套標題高頻關鍵字
數據清洗完畢之后，我們就可以開始分析了。
分析標題高頻關鍵字這都是老生常談的一個流程，也就是使用jieba分詞，然后統計詞頻，最后生成一個詞云圖，我相信經常看豬哥公眾號的同學看都看膩了吧，這種小功能閉著眼睛都會了。
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十幾行代碼就搞定了，我們來看看效果圖吧
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分析結論：
ps：別問豬哥最中意哪個詞，問就是延時。
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2.分析避孕套標題高頻關鍵字 與 商品數量關系
上面我們只看到大概哪些功能受歡迎，如果需要看具體的數據怎么辦呢？
我們就來統計一下包含這些高頻關鍵詞的商品數據數量吧，代碼講解在圖片下方，下同！
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我們取最高頻的20個關鍵字，然后遍歷所有數據的標題中是否包含其中關鍵字，如果包含則該關鍵字的value就+1。來看看生成的柱狀圖效果吧！
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分析結論：
ps：豬哥有個疑問想請教各位老司機：這個 免洗 是咋玩的？
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3.分析避孕套標題高頻關鍵字 與 平均銷量關系
這個分析有意思了，就相當于用戶更喜歡哪種功能或者材質的套套。
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高頻關鍵字與平均銷量分析數據的實現方法是，同樣遍歷所有數據的標題，如果包含某個關鍵字，則把該項數據的銷量放在關鍵字的value中（一個list），統計完后再對每個關鍵字的value進行求平均值，最后再根據平均銷量排序。來看看效果吧！
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分析結論：
ps：有很多同學問：為什么不是超薄？超薄自己是爽了，可女朋友呢？
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4.分析避孕套標題高頻關鍵字 與 平均售價關系
分析完大家喜歡的功能，再來分析下這些功能的價格如何？哪些功能的避孕套比較貴呢？
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高頻關鍵字 與 平均售價關系分析原理與上面是相似的，使用的同一個方法，只不過是將原來的銷量換成價格，來看看效果圖吧！
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分析結論：
ps：類似凝膠、透明質、免洗的哪位老司機用過，和一般的有啥區別？
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5.分析避孕套商品價格區間分布關系
商品的標題和功能差不多分析完了，我們來分析下價格吧！
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豬哥人為的對價格進行了劃分，一共分為：’0-20’, ‘21-40’, ‘41-60’, ‘61-80’, ‘81-100’, ‘101-120’, ‘121-150’, ‘151-200’, ‘200以上’這9個區間，然后對數據切割、統計、排序，最后分別生成柱狀圖和餅圖。
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分析結論：
ps：沒想到還有這么多超過100塊的，我想問下200塊價格的套套是啥感覺？
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6.分析避孕套商品銷量區間分布關系
分析完價格當然是分析銷量區間了
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銷量區間分布分析實現原理：認為為銷量分區，大概分為：’一千以內’, ‘一千到五千’, ‘五千到一萬’, ‘一萬到五萬’, ‘五萬到十萬’, ‘十萬以上’，這六個區間，然后同上方法進行統計、排序最后可視化。
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分析結論：
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7.分析避孕套商品價格區間 與 平均銷量關系
假如你是一個避孕套賣家，新推出一款避孕套，你想知道價格定為多少銷量才會比較高呢？
這時候我們就可以通過分析價格與商品的銷量關系，用實際的數據來定價，這也正是數據分析的價值之一。
商品價格區間 與 平均銷量關系分析實現原理是：使用pandas自動分區將價格劃分為12個分區，然后對銷量數據分組、求平均值，來看看可視化之后的效果。
分析結論：
ps：誰用過10以內一盒的套套，出來走走
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8.分析避孕套商家數量全國分布關系
標題、價格、銷量都分析過了，最后我們還分析下商家位置的數據。
分析的目標是統計全國各省避孕套商家數量，然后做成熱力圖和柱狀圖。
統計商家數量還是比較簡單，因為我們之前在數據清洗的時候已經只保留了省份數據，所以直接value_counts()就可以得到想要的數據，看看效果如何！
分析結論：
ps：貴州四周都有賣套套的，為何就它沒有？難道和地理有關？
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9.分析避孕套商家全國平均銷量關系
分析完商家數后，我們來看看各省的平均銷量吧。
商家全國平均銷量關系分析實現原理：我們新創建一個透視表并對銷量求平均值，然后再排序，最后生成熱力圖和柱狀圖。
分析結論：
ps：為何山西平均銷量是第一？原因是啥真想不通
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三、總結
通過上面的數據分析，我們得到了一些有趣的結論：
通過上述分析結果，如果豬哥作為一個避孕套商家，想要推出一款產品，設置標題帶螺紋、顆粒、狼牙，價格設置在31.9-39元，這樣可能會更暢銷一些。
數據分析作為一把利刃，能讓你看見別人看不見的事物，如果使用得當完全可以作為你創業的一個重要支點！
最后豬哥再送你一句忠告：想學數據分析，一定要學好pandas！
項目源碼:? ?https://cloud.tencent.com/developer/article/1515930
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