Python+BI爬取3000条车厘子数据，发现了这些秘密

听说最近车厘子的价格突然猛跌，之前很多人梦寐以求的“车厘子自由”，现在都能实现了。其实车厘子的价格下降，主要原因是进口货运成本的大大降低，为了找到车厘子最佳的购买方式，我决定用python+BI进行数据分析。

因此我在淘宝上用python爬取了3000条数据，然后导入到了FineBI中进行可视化分析，最终制作出了下面这样一份可视化报告：

下面我展示一下操作过程：

一、数据获取

用Python在淘宝上进行数据爬取是老生常谈的操作了，直接在淘宝上搜索“车厘子”，在下面的商品页中可以看到，我们这次主要爬取的标签是“商品名称”、“价格”、“付款人数”、“店铺名称”、“发货地址”等：

按下F12，调出后台查看源代码，找到不同的商品标签代码，比如价格是“price g_price g_price-highlight">”，付款人数是“deal-cnt”等：

了解了网页的代码结构之后，下一步就可以在python里直接编写代码了，具体过程不详细介绍了，部分代码如下：

爬取完数据之后导入到Excel里，然后在Excel里经过简单的数据清洗和处理，最终得到一份完成的数据表：

二、数据分析

python虽然也能实现数据分析的功能，但是需要敲代码，学习成本和难度都比较大，不如直接利用专业的数据分析工具进行分析，比如常见的比如FineBI、Tableau、PowerBI等。

下面我直接以FineBI为例，FineBI是国内知名度比较高的本土数据分析工具，比起tableau这些国外工具最大的优点就是简单、灵活，只需要用鼠标拖拽就能实现各种分析操作，基本不需要写代码，对新手非常友好。

其实FineBI本质上属于企业级的业务数据分析平台，除了数据分析之外，还能实现数据管理、数据平台搭建等功能，这里就不详细介绍了，大家感兴趣的话我下一篇再介绍。

有了excel源表，首先我们将Excel导入到FineBI中：

然后直接点击页面左上角的“创建仪表板”，就可以进入到可视化后台：

下一步进入到仪表板进行可视化操作，基本步骤是“选择图表类型——选择指标和维度——拖拽到指定坐标轴——美化细节”，比如我想要创建一张可视化地图，首先要先选择图表类型为“区域地图”，然后要选择指标和维度，但是原数据表里没有地理纬度，因此需要自己创建：

最后，我们再拖拽到指定坐标轴，然后美化细节就可以完成一张可视化地图了：

以此类推，其他的可视化图表也能够按照我们自己的需求进行制作，这里不详细讲了。

三、数据可视化

1、车厘子销量分布情况

可以看出来国内车厘子最大的销量来自上海，以及浙江、广东两省，西藏、青海、内蒙古等省份都没有销量，基本上来说沿海地区的销量要高于内陆。

2、各省份销量情况

通过条形图就更明显了，上海的销量有20多万，几乎是浙江、广东、四川的总和。

3、各城市的销量情况

筛选出了销量前十的城市，以及每个城市平均的车厘子价格，可以看出来上海的销量和价格都是最高的，可以看出上海的购买力有多强了；

4、车厘子的价格区间情况

数据表里将价格区间分为“50以下”、“50-100”、“100-150”、“150-200”、“200-500”、“500以上”等，可以看出来占比最大的价格区间是“50-100”，这应该属于平民价格了；值得注意的是“200-500”的价格占比也高于“100-150”。

5、各门店的销量与价格情况

可以看出销量最高的基本都是旗舰店，最高的平均价格基本在600-800左右；

四、总结

因为数据不算多，所以这次没有做太深的数据分析，大家可以自己拿数据，在FineBI里进行更多的分析。