Python 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

作者 孙方辉

本文为CDA志愿者投稿作品,转载需授权

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、销量从高到低、价格500元以上。

项目目的

1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化

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. 商品价格对销售额的影响分析

8. 不同省份或城市的商品数量分布

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爬取淘宝网商品数据

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”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;

代码如下:

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:

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:

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。

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)

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: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:

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:

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)

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情况,选择价格小于20000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:

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,且趋势陡峭,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:

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:

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:

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:

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

作者后记

孙方辉 从事数据分析工作,热爱数据统计与挖掘分析,本文献给学习Python的朋友们,欢迎大佬们的指点!

原文发布于微信公众号 - CDA数据分析师(cdacdacda)

原文发表时间:2018-03-02

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