淘宝商品数据分析助力电商创业之旅

2023-01-13 14:03:31

淘宝商品数据分析：开启电商创业的秘密武器

作为一名满怀电商创业梦想的雄心壮志者，数据分析是你不可或缺的利器。它可以深入剖析市场格局，洞察竞争对手的战略，让你做出明智的抉择，让你的创业之路顺畅无阻。

数据分析的魔法

今天，我们将使用强大的 Python 爬虫技术，开启淘宝商品数据的分析之旅。Python 拥有丰富的库和框架，轻松处理各类数据，并将其生动呈现。

一、爬取淘宝商品数据

第一步，让我们用 Python 爬虫从淘宝网上提取宝贵的数据。借助 BeautifulSoup 库，我们可以解析淘宝网页，获取商品名称、价格、销量、店铺名称等关键信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标淘宝商品链接
url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=648428846766'

# 获取淘宝网页源码
response = requests.get(url)

# 解析网页源码
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取商品信息
product_name = soup.find('h3', class_='tb-main-title').text
product_price = soup.find('div', class_='tb-detail-hd').find('span', class_='tb-rmb-num').text
product_sales = soup.find('div', class_='tb-detail-hd').find('span', class_='tb-sales').text
shop_name = soup.find('div', class_='tb-shop-name').find('a').text

# 展示获取到的数据
print('商品名称：', product_name)
print('商品价格：', product_price)
print('商品销量：', product_sales)
print('店铺名称：', shop_name)

二、数据分析与可视化

有了这些数据，我们可以进行深入的分析和可视化。使用 Pandas 库处理数据，利用 Matplotlib 库绘制图表，让数据鲜活生动。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'商品名称': [product_name], '商品价格': [product_price], '商品销量': [product_sales], '店铺名称': [shop_name]})

# 绘制商品价格柱状图
plt.bar(df['商品名称'], df['商品价格'])
plt.xlabel('商品名称')
plt.ylabel('商品价格')
plt.title('商品价格分布图')
plt.show()

# 绘制商品销量柱状图
plt.bar(df['商品名称'], df['商品销量'])
plt.xlabel('商品名称')
plt.ylabel('商品销量')
plt.title('商品销量分布图')
plt.show()

# 绘制店铺名称饼图
plt.pie(df['店铺名称'], labels=df['店铺名称'])
plt.title('店铺名称分布图')
plt.show()