淘宝数据分析实战篇（附源码）

我不是女神ヾ 2024-04-18 12:47 79阅读 0赞

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python]

项目内容

本案例选择>> 商品类目：沙发；

数量：共100页  4400个商品；

筛选条件：[天猫][Link 1]、销量从高到低、价格500元以上。

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 1]

项目目的

1. 对商品标题进行文本分析 词[云][Link 2]可视化

2. 不同关键词word对应的sales的统计分析

3. 商品的价格分布情况分析

4. 商品的销量分布情况分析

5. 不同价格区间的商品的平均销量分布

6. 商品价格对销量的影响分析

7. 商品价格对[销售][Link 3]额的影响分析

8. 不同省份或[城市][Link 4]的商品数量分布

9.不同省份的商品平均销量分布

注：本项目仅以以上几项分析为例。

项目步骤

1. 数据采集：[Python][Python 2]爬取[淘宝][Link 5]网商品数据

2. 对数据进行清洗和处理

3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化

4. 数据柱形图可视化 barh

5. 数据直方图可视化 hist

6. 数据散点图可视化 scatter

7. 数据回归分析可视化 regplot

工具&模块：

工具：本案例代码编辑工具 Anaconda的Spyder

模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn 等。

原代码和相关文档后台回复**“[淘宝][Link 5]”**下载

一、爬取数据

因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次100%爬取，所以 我增加了循环爬取，每次循环爬取未爬取成功的页 直至所有页爬取成功停止。

说明：淘宝商品页为JSON格式 这里使用正则表达式进行[解析][Link 6]；

代码如下：

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 3]

二、数据清洗、处理：

(此步骤也可以在[Excel][]中完成 再读入数据)

代码如下：

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 4]

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 5]

说明：根据需求，本案例中只取了 item\_loc, raw\_title, view\_price, view\_sales 这4列数据，主要对 标题、区域、价格、销量 进行分析。

代码如下:

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 6]

三、 [数据挖掘][Link 7]与分析：

【1】. 对 raw\_title 列标题进行文本分析：

使用结巴分词器，安装模块pip install jieba

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 7]

对 title\_s（list of list 格式）中的每个list的元素（str）进行过滤 剔除不需要的词语，即 把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 8]

因为下面要统计每个词语的个数，所以 为了准确性 这里对过滤后的数据 title\_clean 中的每个list的元素进行去重，即 每个标题被分割后的词语唯一。

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 9]

观察 word\_count 表中的词语，发现jieba默认的词典 无法满足需求：

有的词语（如 可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）

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词 [云][Link 2]可视化：

安装模块 wordcloud：

方法1： pip install wordcloud

方法2： 下载Packages安装：pip install 软件包名称

软件包下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/\#wordcloud

注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

代码如下：

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![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 12]

分析结论：

1. 组合、整装商品占比很高；

2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式 等；

4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

**【2】. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：**

（说明：例如 词语 ‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

代码如下：

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 13]

对表df\_word\_sum 中的 word 和 w\_s\_sum 两列数据进行可视化

（本例中取销量排名前30的词语进行绘图）

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 14]

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 15]

由图表可知：

1. 组合商品销量最高 ；

2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受[消费][Link 8]者青睐的。

**【3】. 商品的价格分布情况分析：**

分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们结合自身[产品][Link 9]情况，选择价格小于20000的商品。

代码如下：

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 16]

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 17]

由图表可知：

1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

2. 低价位商品居多，价格在500-1500之间的商品最多，1500-3000之间的次之，价格1万以上的商品较少；

3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

**【4】. 商品的销量分布情况分析：  **

同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于100的商品。

代码如下：

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 18]

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 19]

由图表及数据可知：

1. 销量100以上的商品仅占3.4% ，其中销量100-200之间的商品最多，200-300之间的次之；

2. 销量100-500之间，商品的数量随着销量呈现下降[趋势][Link 10]，且[趋势][Link 10]陡峭，低销量商品居多；

3. 销量500以上的商品很少。

**【5】. 不同价格区间的商品的平均销量分布：**

代码如下：

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 20]

![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 21]

由图表可知：

1. 价格在1331-1680之间的商品平均销量最高，951-1331之间的次之，9684元以上的最低；

2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

3. 说明广大[消费][Link 8]者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在1680元以上 价位越高 平均销量基本是越少。

**【6】. 商品价格对销量的影响分析：**

同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们结合自身产品情况，选择价格小于20000的商品。

代码如下：

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![利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程][Python 23]

由图表可知：

1. 总体趋势：随着商品价格增多 其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

2. 价格500-2500之间的少数商品销量冲的很高，价格2500-5000之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格5000以上的商品销量均很低 没有销量突出的商品。

**【7】. 商品价格对销售额的影响分析：**

代码如下：

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由图表可知：

1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

3. 价格在0-20000的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-10万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

**【8】. 不同省份的商品数量分布：**

代码如下：

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由图表可知：

1. 广东的最多，[上海][Link 11]次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、[上海][Link 11]等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

**【9】. 不同省份的商品平均销量分布：**

代码如下：

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热力型[地图][Link 12]

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