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python双十一美妆数据分析（源码+报告）

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目录

python双十一美妆数据分析（源码+报告）一、绪论1.1研究背景1.2研究目的 二、数据来源及预处理2.1 准备来源2.2 数据预处理 三、数据分析过程及方法3.1 数据分析方法简介3.2 数据分析过程3.2.1 价格分布直方图3.2.2 销售前10店铺饼状图3.2.3 价格与评论数的散点图3.2.4 每日销售折线图)：3.2.5 价格分布与销量柱状图 四、总结

一、绪论

1.1研究背景

在当今数字化时代，电商平台的兴起使得大众购物行为发生了深刻的变革。淘宝作为中国最大的电商平台之一，每年的双十一购物狂欢节更是成为全球关注的焦点，各类商品在这一天都迎来了爆发式的销售。本项目旨在通过对双十一淘宝美妆品类的数据进行爬取和分析，深入挖掘消费者对美妆产品的偏好、价格分布、销售趋势等方面的信息，以期为商家提供有针对性的经营策略和消费者更好的购物体验。

首先，通过爬取淘宝美妆品类的数据，能够获取大量商品的详细信息，包括但不限于商品价格、销量、店铺信息、更新时间等。这些数据不仅反映了消费者对于美妆产品的购买力和偏好，还能揭示出各个店铺在竞争中的地位和表现。通过对这些数据进行综合分析，可以更好地理解美妆市场的现状和未来发展趋势。

其次，项目还旨在通过数据可视化的手段，呈现出美妆产品的价格分布、热销店铺排名、商品价格与评论数的关系、销售随时间的变化趋势等多个维度的信息。通过直观的图表展示，不仅可以为商家提供清晰的市场洞察，还能够为消费者提供更直观、明了的购物参考，帮助其更好地选择心仪的美妆产品。

总体而言，通过深入挖掘双十一淘宝美妆数据，本项目旨在为商家提供市场竞争情报和经营建议，同时也为广大消费者提供更好的购物体验和购物参考。美妆行业是一个充满活力和竞争的市场，通过科学的数据分析，有望更好地理解市场，把握商机，促进美妆行业的可持续发展。

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1.2研究目的

本研究旨在深入探讨双十一淘宝美妆数据，通过对美妆产品的价格分布、热销店铺排名、商品价格与评论数的关系、销售随时间的变化趋势等多个维度的深度分析，旨在为商家提供更为精准的市场洞察和经营决策，同时为广大消费者提供更科学、可靠的购物参考，以促进美妆行业的可持续发展。

首先，通过对美妆产品价格分布的研究，将深入了解美妆市场的价格体系，探索不同价格区间内产品的销售情况，揭示消费者在购物时对于价格的敏感度和偏好。这有助于商家更好地定价策略，找到价格与销售之间的平衡点，提高商品的市场竞争力。

其次，通过对销量前十的店铺进行研究，将分析各店铺在美妆市场中的销售表现，揭示出哪些店铺在双十一购物狂欢节中脱颖而出，以及其成功的原因。这将为其他商家提供有益的竞争对手分析，为商家提供制定更为有效的促销和经营策略的依据。

综合而言，本研究的目的在于通过对双十一淘宝美妆数据的全面分析，为商家提供更为科学的市场洞察和经营策略，为消费者提供更为可靠的购物参考，推动美妆行业的进一步发展。通过科学的数据研究，有望更好地理解市场，把握商机，促进美妆行业的可持续发展。

二、数据来源及预处理

2.1 准备来源

数据来源： 数据集来源于淘宝美妆产品在双十一购物节期间的销售和评论数据。数据格式： 数据以CSV（逗号分隔值）格式存储，可以轻松导入到数据分析工具中进行处理。数据字段说明： 数据集包含以下字段：

update_time（更新时间）： 记录产品数据的更新时间，以日期格式表示。

id（产品ID）： 每个美妆产品的唯一标识符。

title（产品标题）： 包含了美妆产品的名称和描述信息。

price（产品价格）： 产品的价格，以人民币（RMB）为单位。

sale_count（销售数量）： 产品的销售数量，表示已售出的产品数量。

comment_count（评论数量）： 产品收到的评论数量。

店名（店铺名称）： 销售该美妆产品的店铺名称。

数据样本：

代码主要用于数据的导入和准备，其中的数据文件位于指定的文件路径双十一淘宝美妆数据\双十一淘宝美妆数据.csv。通过使用Python中的Pandas库中的pd.read_csv()函数，能够轻松地将CSV格式的数据读取到程序中进行后续的分析和处理。

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2.2 数据预处理

数据预处理是数据分析过程中的重要步骤，旨在清洗和准备原始数据，以使其适合后续的分析和建模工作。下面解释了上述代码中的数据预处理过程：

去重处理 (data.drop_duplicates(inplace=True))： 去重处理是为了删除数据集中的重复记录。在实际数据采集和整理中，常常会出现同一数据被多次记录的情况，这可能会导致分析结果的偏误。通过使用drop_duplicates()方法，代码会检查数据集中的每一行，如果发现有两行或多行数据内容完全相同的情况，就会删除其中的重复行。inplace=True参数表示在原始数据上进行修改，而不是创建一个新的数据副本。

处理缺失值 (data.dropna(inplace=True))： 缺失值是指数据中某些字段或特征的取值为空或未知。处理缺失值的方式取决于数据的重要性和缺失值的原因。在这段代码中，使用dropna()方法删除了包含缺失值的行。这是因为如果数据行的某些字段缺失，那么在后续的分析中可能无法充分利用这些行。inplace=True参数表示在原始数据上进行修改。

日期数据格式转换 (data[‘update_time’] = pd.to_datetime(data[‘update_time’]))： 在数据集中，update_time列存储了日期和时间的信息，但它通常以字符串的形式存在。为了能够在后续的时间序列分析中正确处理日期数据，需要将其转换为日期时间（datetime）格式。pd.to_datetime()函数将日期字符串转换为标准的日期时间格式，并将结果存储回update_time列中。这将允许进行基于时间的分析，如销售趋势的时间序列图。

综上所述，数据预处理的过程旨在确保数据集的质量，包括去除重复值、处理缺失值，以及对日期数据进行适当的格式转换。这些步骤有助于提高数据的可用性和准确性，使数据更适合进行进一步的分析和建模。预处理是数据分析的重要前提，它有助于消除数据中的噪音和问题，使分析结果更具可信度。

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三、数据分析过程及方法

3.1 数据分析方法简介

在本次研究中，致力于深入分析双十一淘宝美妆数据，以解密美妆市场的种种奥秘，为商家和消费者提供更为深刻的市场认识和决策依据。数据分析的过程首先涉及对美妆产品价格分布的细致研究。通过对价格分布的深入剖析，可以揭示出不同价格区间内商品的销售情况，进而洞察消费者对于价格的敏感度和购物偏好。这一步骤将为商家提供有力的定价策略建议，帮助其更好地调整价格，提高商品在市场中的竞争力。

其次，将关注销售排名前十的店铺，通过深入分析其销售表现，探究其成功的原因。这一研究方向有助于其他商家从成功案例中汲取经验教训，为制定更为有效的促销和经营策略提供启示。将通过综合考察店铺销售数据、用户评价以及其他相关指标，揭示出各店铺在双十一购物狂欢节中的亮眼表现，为整个美妆市场的竞争格局提供有益的参考。

3.2 数据分析过程

3.2.1 价格分布直方图

通过plt.hist函数绘制，展示了美妆产品价格的分布情况。

data[‘price’]表示使用数据集中的价格数据。

bins=20指定直方图的箱数为20，即将价格范围分成20个区间。

edgecolor='k’指定直方图边缘颜色为黑色。

plt.xlabel(“Price”)和plt.ylabel(“Frequency”)分别设置X轴和Y轴的标签。

plt.title(“Price Distribution”)设置图表标题为“价格分布”。

通过plt.show()展示图表。

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plt.hist(data['price'], bins=20, edgecolor='k')plt.xlabel("Price")plt.ylabel("Frequency")plt.title("Price Distribution")plt.show()

3.2.2 销售前10店铺饼状图

通过plt.pie函数展示了销售前10的店铺在总销售中的占比。

使用data.groupby(‘店名’)[‘sale_count’].sum().nlargest(10)获取销售前10店铺的销售总量。

autopct='%1.1f%%'表示显示百分比，并保留一位小数。

startangle=90表示饼状图的起始角度为90度。

plt.title(“Top 10 Shop Sales”)设置图表标题。

通过plt.show()展示饼状图。

top_10_shops = data.groupby('店名')['sale_count'].sum().nlargest(10)plt.pie(top_10_shops, labels=top_10_shops.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)plt.title("Top 10 Shop Sales")plt.show()

3.2.3 价格与评论数的散点图

使用Seaborn的sns.scatterplot函数，展示了商品价格与评论数之间的关系。

x='price’和y='comment_count’表示X轴和Y轴对应的数据列。

palette='Set1’指定颜色方案为Set1。

plt.xlabel(“Price”)和plt.ylabel(“Comments”)设置X轴和Y轴的标签。

plt.title(“Price vs. Comments”)设置图表标题。

通过plt.show()展示散点图。

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sns.scatterplot(x='price', y='comment_count', data=data, palette='Set1')plt.xlabel("Price")plt.ylabel("Comments")plt.title("Price vs. Comments")plt.show()

3.2.4 每日销售折线图)：

通过折线图展示了每日销售量的变化趋势。

先将数据集中的时间数据转换为日期时间格式。

使用data.groupby(‘update_time’)[‘sale_count’].sum()计算每日销售总量。

plt.plot绘制折线图，marker='o’表示使用圆形标记。

plt.xlabel(“Date”)和plt.ylabel(“Sales”)设置X轴和Y轴的标签。

plt.title(“Sales Over Time”)设置图表标题。

plt.xticks(rotation=45)将X轴标签进行45度旋转。

通过plt.show()展示折线图。

data['update_time'] = pd.to_datetime(data['update_time'])daily_sales = data.groupby('update_time')['sale_count'].sum()plt.plot(daily_sales.index, daily_sales.values, marker='o')（略）plt.xlabel("Date")plt.ylabel("Sales")plt.title("Sales Over Time")plt.xticks(rotation=45)plt.show()

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3.2.5 价格分布与销量柱状图

通过柱状图展示了不同价格区间内的商品销售情况。

使用pd.cut将商品价格分成不同区间，分别标记为’0-50’, ‘50-100’, …，并添加到数据集中。

使用data.groupby(‘price_bin’)[‘sale_count’].sum()计算每个价格区间的销售总量。

plt.bar绘制柱状图。

plt.xlabel(“Price Range”)和plt.ylabel(“Sales”)设置X轴和Y轴的标签。

plt.title(“Price vs. Sales”)设置图表标题。

通过plt.show()展示柱状图。

bins = [0, 50, 100, 150, 200, 250, 300]labels = ['0-50', '50-100', '100-150', '150-200', '200-250', '250-300']data['price_bin'] = pd.cut(data['price'], bins=bins, labels=labels)price_sales = data.groupby('price_bin')['sale_count'].sum()plt.bar(price_sales.index, price_sales.values)plt.xlabel("Price Range")plt.ylabel("Sales")plt.title("Price vs. Sales")plt.show()

这些图表通过不同角度展示了双十一淘宝美妆数据的多个方面，从价格分布到店铺销售排名，再到价格与评论数的关系，以及每日销售趋势和价格与销量的关系。这有助于深入理解美妆市场的特征，为商家和消费者提供了全面的市场洞察。

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四、总结

本次实验的主要目的是通过对“双十一淘宝美妆数据”进行深入分析，以了解消费者购买行为和市场趋势。通过使用Python语言和相关数据分析库，如Pandas、Matplotlib和Seaborn，对收集的数据进行了详细的探索和可视化处理。实验过程包括了数据的预处理、分析、可视化和结果解释。

首先，对数据进行了基本的清洗和预处理，以确保分析的准确性。这包括了处理缺失值、异常值和数据类型转换。接下来，通过绘制柱状图、饼图、散点图和折线图等，从不同角度分析了数据。这些角度包括商品价格分布、销量前10的店铺份额、商品价格与评论数的关系、销量随时间的变化以及商品价格分布与销量的关系。

在分析过程中，发现了几个关键点。例如，商品价格分布显示出明显的集中趋势，表明大部分商品都聚焦在特定价格区间。销量前10的店铺饼图揭示了市场上的主导者，这对于理解竞争格局至关重要。商品价格与评论数的关系散点图为提供了价格定位和市场接受度之间的关联视图。销量随时间的变化图展示了可能的季节性趋势和特殊事件（如双十一）对销量的影响。最后，商品价格分布与销量的关系图为揭示了不同价格区间商品的市场表现。（略）

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