1.?淘宝淘宝Ա??ɼ?Դ??
2.淘宝描述怎么复制代码
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项目内容
案例选择商品类目:沙发;数量:共页个商品;筛选条件:天猫、销量从高到低、采集采集价格元以上。源码源码
以下是淘宝淘宝分析,源码点击文末链接
项目目的采集采集
1. 对商品标题进行文本分析,词云可视化。源码源码世基指标源码
2. 不同关键词word对应的淘宝淘宝sales统计分析。
3. 商品的采集采集价格分布情况分析。
4. 商品的源码源码销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的淘宝淘宝商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的采集采集影响分析。
7. 商品价格对销售额的源码源码影响分析。
8. 不同省份或城市的淘宝淘宝商品数量分布。
9. 不同省份的采集采集商品平均销量分布。
注:本项目仅以以上几项分析为例。源码源码
项目步骤
1. 数据采集:Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
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。android 音效源码
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”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%爬取,所以,我增加了循环爬取,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。
代码如下:
二、数据清洗、indexof函数源码处理:
(此步骤也可以在Excel中完成,再读入数据)
代码如下:
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:
三、数据挖掘与分析:
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。
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:
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。
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,cpa源码推广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)。
词云可视化:
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:lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意:要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下:
分析
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:
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的词语进行绘图)
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,datax 源码编译大户型销量最少;
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,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
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-之间的商品最多,-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的商品。
代码如下:
由图表及数据可知:
1. 销量以上的商品仅占3.4%,其中销量-之间的商品最多,-之间的次之;
2. 销量-之间,商品的数量随着销量呈现下降趋势,且趋势陡峭,低销量商品居多;
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布:
代码如下:
由图表可知:
1. 价格在-之间的商品平均销量最高,-之间的次之,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. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段,在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,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
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-之间的少数商品销量冲的很高,价格-之间的商品多数销量偏低,少数相对较高,但价格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:
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-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6-万的商品有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:
由图表可知:
1. 广东的最多,上海次之,江苏第三,尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地,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:
热力型地图
源码:Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
淘宝描述怎么复制代码
我用的宝贝描述是宝贝吧的,里面有不少代码哦,是免费的。
(一)先把宝贝吧的网址输入地址栏,会打开宝贝吧的页面。
选择自己喜欢的描述模板,点下面的“获取代码”
点击获取源代码框,就会全选了。点右键,复制下来。
(二)打开淘宝助理。(如果没有的话就到淘宝去下一个哦,很有用的)
(三)在“淘宝助理”中新建一个“空白模板”
会出现这样的一个“编辑单个宝贝”的框框。
(四)点这个HTML的按键,把刚才从“宝贝吧”复制过来的代码粘贴在这里。
在点“编辑宝贝描述”,你会发现你刚
才选的模板已经在里面喽!不过别着急,还早呢。
(五)首先,我们要把自己的宝贝加进去,这很重要,也容易出错,所以请认真看哦!要求一张或多张宽小于的,不要太多了,会破坏整体的效果,把缩成的哦!粘贴之前要把原来的模板里的和文字删除哦。
(六)删除后点右键——插入图象,出现这样的对话框。
点“浏览”,在自己的电脑里找自己的宝贝,选中。然后“OK”就有了。
(七)接着把下面的也删除原模板的字后,输入自己喜欢的文字说明和描述。
(八)这还不行哦,还有上面的链接哦!
点“介绍”,然后点击“链接”按钮,在出现的链接对话框中“URL”处粘贴相应地址。"评价“和”逛逛本店“也是如此操作哟!
把你店的网址粘贴在里面就好了。
(九)但是里面的“收藏”链接的网址就比较不好找哦。我也是找了许多相关贴才弄明白的哟。到底在哪里呢?请随我来哟!首先到自己店铺的首页,找到店标下边有“收藏本店铺”字样,然后右击选“属性”,再复制属性对话框中的地址,这样才能再进行“收藏”的链接哦。
(十)还有旁边的宝贝推荐和上面的公告,下次再教你哦!
最后说一下怎么应用到淘宝里呢!这也是很重要的哦!把修改后的模板的所有代码进行复制,然后
(1)在“我的淘宝”页面点击其中一个宝贝后面的“编辑”按钮,把代码粘贴到宝贝描述里
(2)如果你的宝贝在淘宝助理中没有上传的话,那么编辑宝贝就更方便了,直接把刚才复制的那些代码粘贴到每个宝贝中就可以了。当然上传后才能在店铺里看到你做的模板哟。
每个宝贝的文字内容和、都不相同,所以粘贴代码后,一定要适当修改其中的宝贝文字内容和哦!
以后别的宝贝只要适当修改内容就行了,很方便的哦!
参考文献:/news/detail/v0-d.html