hmoban Python数据分析：内衣销售哪家强？
前些天，我看到某公司对数据分析师的招聘要求有一条：
分析客户人群的购买习惯，并通过购买习惯做出相关数据分析。
正好我最近在找项目练手，于是我决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女(qing）式（qu）内衣的销售情况。
我的分析分为核心的三步：
第一步，爬取商品排名和详情页链接，需要的字段为：排名、商品名、详情页链接
第二步，爬取商品详情，需要的信息为：
·店家：这不就是竞争对手吗？分析其爆品情况，保留店家链接，后续可针对性挖掘分析
·价格：分析爆品价格区间，对商品定价、切分市场有帮助
·上架时间：新品？爆了多久？
·星级、评论数、评论标签、所有评论链接：进一步爬取评论内容，来分析爆品的优劣势
·尺寸、颜色：也是非常有价值的参考数据，但在实际爬取过程中遇到问题，后面会提到
·图片链接：难道你不想看看商品长啥样吗？
第三步，数据转化为可视化图表，并做分析。
文末分享本次研究的所有代码和数据，是不是迫不及待想要看过程了？
如何爬取内衣数据
爬取过程分为三步
1、链接数据库，安排header、代理信息
# 0、创建数据库
client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
Amazon = client['Amazon']
item_info_M = Amazon['item_info_M']
# 0、反爬措施
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/
72.0.3626.109 Safari/537.36'
}
# http://cn-proxy.com/
proxy_list = [
'http://117.177.250.151:8081',
'http://111.85.219.250:3129',
'http://122.70.183.138:8118',
]
proxy_ip = random.choice(proxy_list) # 随机获取代理ip
proxies = {'http': proxy_ip}
2、爬取商品列表页和详情页
核心事项：
1)构建函数来获取单个商品的详细信息；
2)利用for循环，遍历商品详情页链接列表，来获取每个商品的详细信息
def get_item_info_2(item_url,data):
wb_data = requests.get(item_url, headers=headers, proxies=proxies)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')
#获取price（需要判断）
price = soup.select('#priceblock_ourprice')
data['price'] = price[0].text if price else None
# 获取star和reviews（需要判断）
star = soup.select('div>div>span>span>span>a>i>span.a-icon-alt')
if star:
data['star'] = star[0].text.split(' ')[0]
data['reviews'] = soup.select('#reviews-medley-footer > div.a-row.a-spacing-large > a')[0].text.
split(' ')[2]
data['Read reviews that mention'] = list(i.text.strip('
').strip() for i in soup.select('span.cr
-lighthouse-term'))
else:
data['star'] = None
data['reviews'] = None
data['Read reviews that mention'] = None
data['Date_first_listed_on_Amazon'] = soup.select('#detailBullets_feature_div > ul > li> span > span:nth
-child(2)')[-1].text
# 获取reviews_link（需要判断）
reviews_link = soup.select('#reviews-medley-footer > div.a-row.a-spacing-large > a')
if reviews_link:
data['reviews_link'] = 'https://www.amazon.com' + reviews_link[0].get('href')
else:
data['reviews_link'] = None
# 获取store和store_link （需要判断）
store = soup.select('#bylineInfo')
if store:
data['store'] = store[0].text
data['store_link'] = 'https://www.amazon.com' + soup.select('#bylineInfo')[0].get('href')
else:
data['store'] = None
data['store_link'] = None
item_info_M.insert_one(data) # 存入MongoDB数据库
print(data)
# 3、将商品详情写入csv文件
for i in range(100):
get_item_info_2(item_links[i],item_info[i])
print('已写入第{}个商品'.format(i+1))
3、爬取评论
核心事项：
1)从上一步的csv文件中，读取Rank , item_name , reviews , reviews_link字段
2)构建函数读取每个商品的所有评论
3)利用for循环，获取所有商品的所有评论
4)存储到数据库和csv文件中
csv_file = csv.reader(open('C:/Users/zbd/Desktop/3.csv','r'))
reviews_datalst = []
for i in csv_file:
reviews_data = {
'Rank':i[10],
'item_name':i[8],
'reviews':i[6],
'reviews_link':i[5]
}
reviews_datalst.append(reviews_data)
del reviews_datalst[0] # 删除表头
#print(reviews_datalst)
reviews_links = list(i['reviews_link'] for i in reviews_datalst) # 将评论详情页链接存储到列表reviews_links
4、爬取size和color数据
和第三步基本一样，代码基本一样，主要在于要确认每页评论的size&color个数。
headers = ['_id','item_name', 'customer_name', 'star', 'review_date', 'review_title', 'review_text']
with open('C:/Users/zbd/Desktop/4.csv','w',newline='',encoding='utf-8') as f:
f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
f_csv.writeheader()
f_csv.writerows(all_reviews)
print('写入完毕！')
爬取完毕后，对数据进行基本的清洗，包括去空值、统一数据格式等，便可开始做分析。
歪果内衣哪家强？
① 不同商家的星级排名
df_star = df['star'].sort_values(ascending = False) df_star.plot(kind = 'bar',color = 'yellow',grid = True,alpha = 0.5,ax =axes[0],width =0.7, ylim = [3,5],title = '不同商家的星级排名') axes[0].axhline(df_star.mean(),label = '平均星级%.2f分' %df_star.mean() ,color = 'r' ,linestyle = '--',) axes[0].legend(loc = 1)
·平均星级达4.15分，高于平均分的商家超过一半（17/32）
·Top1的LALAVAVA高达4.9分，紧随其后也有5家达到4.5分。
·倒数第一N-pearI只有3.2分
让我看看LALAVAVA长什么样。亚马逊上的商品，看上去就是普通泳衣，米国人还是很保守的嘛~
但评分高真的就说明产品好吗？不如来看看评论数吧——
②不同商家的平均评论数排名
df_reviews_mean = df['reviews_mean'].sort_values(ascending = False) df_reviews_mean.plot(kind = 'bar',color = 'blue',grid = True,alpha = 0.5,ax =axes[1],width =0.7, title = '不同商家的平均评论数排名') axes[1].axhline(df_reviews_mean.mean(),label = '平均评论数%i条'%df_reviews_mean.mean(),color = 'r',linestyle = '--',) axes[1].legend(loc = 1)
·首先平均评论数只有193条，而且高于平均线的只有不到三成（12/32），想想淘宝动辄上万，我们的人口优势让米国人羡慕呀；
·再来看星级Top1的LALAVAVA，评论数少得可怜，那么对其商品真实质量就要存疑了；
·而星级倒数的N-pear I，同样评论数很少，那大概率其商品其实不咋地；
·反观评论数Top1的Garmol，其星级评价4.4，口碑佳评论也多，看来是不错的商品；
·紧随其后的几家，其星级分数就低于平均分了
那么，亚马逊的星级评价难道就只受评论数的几颗星比例影响吗？我查阅了网上的一些资料，发现亚马逊评价星级评定的三个重要因素：评论距离现在的时间，评论被买家投票采纳数，评论是否有verified purchase标志（意指真实买家）。此外，评论的字符数，被点击次数等因素也可能会对评论星级有影响。
看来，亚马逊对评论的监控和管理是非常严格而复杂的！当然，最重要的还是看看评论第一名的Garmol长什么样：
比上边的泳衣更点题了，大家说好才是真的好，very sexy！
③不同商家的价格区间排名（按均价）
avg_price = (d-c)/2 avg_price.name = 'avg_price' max_price = avg_price.copy() max_price.name = 'max_price' df_price = pd.concat([c,avg_price,max_price,df_re['price_mean']],axis=1) df_price = df_price.sort_values(['price_mean'],ascending = False) df_price.drop(['price_mean'],axis =1,inplace = True) df_price.plot(kind = 'bar',grid = True,alpha = 0.5 , ax =axes[2],width =0.7,stacked = True, color= ['white','red','blue'],ylim = [0,55],title = '不同商家的价格区间')
·从图上来看，明显ELOVER锁定的是高端市场，定价区间在49刀左右；相反，Goddessvan定价仅0.39刀，还只有一款，猜测可能 是亏本冲量，提高商家曝光，抢夺低端市场
·从均价来看，基本分布在10-20刀间，说明这是内衣市场的主要价格区间；但20-40刀区间居然没有任何商家，可以在这一块深入 研究，看能不能找到证据说明该区间是蓝海，有更大的市场潜力
·而从每个商家的价格区间来看，大多数都是采取多颜色或款式的策略，一方面为用户提供更多选择，另一方面也体现了商家的上新 能力；而仅有少数几家采取了单一爆款的策略
最奢华的ELOVER看上去果然比较女神，缩略图都比别家更用心。
那么，到底哪个商家的策略更靠谱，市场份额更大呢？
④商家的商品数量饼图
df_per = df_re['item_num']
fig,axes = plt.subplots(1,1,figsize = (8,8))
plt.axis('equal') #保证长宽相等
plt.pie(df_per ,
labels = df_per.index ,
autopct = '%.2f%%',
pctdistance = 1.05 ,
#shadow = True ,
startangle = 0 ,
radius = 1.5 ,
colors = colors,
frame = False
)
·在Top100的商品占比中，Avidlove以28%的巨大优势称霸
·而其他商家基本都是个位数的占比，没有很明显的优劣势
Avidlove的内衣是酷酷风的，我喜欢。
单一方面毕竟还是很难衡量哪家商家更优秀，不如综合多个指标来分析吧~
⑤不同商家的加权分排名
df_nor = pd.concat([df_re['star_nor'],df_re['reviews_mean_nor'],df_re['price_mean_nor'],df_re['item_num_nor']],axis =1) df_nor['nor_total'] = df_re['star_nor'] + df_re['reviews_mean_nor'] + df_re['price_mean_nor'] + df_re['item_num_nor'] df_nor = df_nor.sort_values(['nor_total'],ascending = False) df_nor.drop(['nor_total'],axis = 1,inplace = True) df_nor.plot(kind = 'bar',grid = True,alpha = 0.5 , ax =axes[3],width =0.7,stacked = True, title = '不同商家的加权分排名')
将星级、平均评论数、商品均价、商品数量进行标准化处理后，因为不好拍定加权的比例，便将4项的归一化结果x10后直接累加得到总分，并制作成堆积图。
而每个商家的4项指标的占比，则侧面反映其自身的优劣势。
·Avidlove，刚刚的酷酷风内衣，在其他三项中规中矩的情况下，以商品数量优势夺得综合分第一，有种农村包围城市的感觉
·Garmol，主要依靠口碑（星级、平均评论数）的优势，夺得了第二名
·ELOVER，主要依靠精准切分高端市场，夺得了第三名
·N-pearI，没有任何优势，不出意料的光荣垫底
口碑最差的N-pearI，能搜到的商品也最少，不过图很劲爆……
粗略来看的话，想要排名靠前，口碑一定不能太差，至少要保持在平均水平及以上！
⑥不同商家的星级/价格散点图
x轴为商家的商品均价，y轴为商家的星级，点大小为商品数量，商品数量越大，点越大，点颜色为评论均值，评论均值越大，颜色越深红。
利用价格均值和星级均值，将图切分为四个象限：
①左上象限：实惠好评的商家
②右上象限：有点贵，但一分钱一分货的商家
③右下象限：贵，但质量不咋地的商家
④左下象限：便宜没好货的商家
所以借助这张散点图，挑商家买东西就容易多啦：
·追求性价比，可选择Avidlove，而且商品多，任君挑选 （图中圆圈最大的浅红色商家）；
·追求高端，可选择ELOVER，它贵有它的道理 （图中最左侧且落在左上象限的商家）；
·追求大众，可选择Garmol，评论数最多，而且好评居多 （图中颜色最红的商家）
顾客可以根据自己的喜好挑选合适的商家，那么作为商家如何改进自己呢？
⑦词频分析
前面在爬取的过程中，同样爬取了评论标签，通过对此进行词频分析，可以发现顾客最关心的依次是：
1.是否合身：size、fit等相关字眼多次出现且排位靠前
2.质量：good quality、well made；soft and comfortable、fabric是对材质的肯定
3.款式：cute、sexy、like the picture你懂的
4.价格：cheaply made勉强算价格吧，但更多是对商品质量的怀疑
5.口碑：highly recommend，评论的还是非常有参考价值的
评论标签的数量较少，进一步对2.4w条评论进行词频分析，并制作成词云：
最直观的，仍然是跟“是否合身”以及质量或款式有关。那么我们就从顾客购买商品的Size&Color继续分析
可以明显看出：
Size方面：large、medium、small肯定均有涵盖，但另外还有xlarge、xxlarge、xxxlarge，亚马逊主要是欧美顾客，可能体型相对较大，所以商家应该多研发以及备货针对体型较大的顾客的商品。
Color方面：非常直观：Black > red > blue > green > white > purple….所以黑色、红色永远不会错；绿色是出乎我意料的，商家也可以大胆尝试。
Style方面：词频中出现trim、lace字眼，蕾丝最高！！！
在分析了Top100的商品信息和2.4w条评论后，作为一篇正经的python电商数据分析研究，我们来总结一下亚马逊女士内衣产品和销售策略：
1、一定要注意的竞品
Garmol、ELOVER、Avidlove分别在口碑、定价、产品数量三个方向有其核心优势，是需要重点研究的竞争对手。
2、口碑很重要
·Review和星级是影响口碑的重要因素，需要深入研究其算法机制并制定针对性的营销策略
·Review和星级有基础要求
·平均星级达4.15分，高于平均分的商家超过一半
·平均评论数只有193条，高于平均线的商家约三成
·Review相对淘宝评论较少，亚马逊的算法复杂且惩罚力度大，因此Review重精胜于重多
3、定价策略
·主流市场竞争激烈，价格多集中在10-20刀间
·高端市场有切入机会，目前仅ELOVER一家，价格在40-55刀间
·低端市场价值不大，利润空间小，为了提高曝光或铺量可考虑，但不利于以后冲击中高端市场
·中高端市场机会巨大，20-40刀区间暂无其他商家，有巨大的市场潜力
4、产品策略
·应结合目标市场和定价，提高研发和上新能力，先多产品试错，再尝试单一爆款巩固市场
·内衣尺寸：合身最重要，需贴合国外顾客的体型，一般large及以上。颜色上：保守可多使用黑色、红色，同时可大胆尝试绿色。 款式上：多采用蕾丝装饰
·质量和品控是底线
5、拓展&思考：
用python做一篇正经的数据分析不仅需要python基本技巧，还需要强大的数据清洗知识、数据库知识、电商行业理解以及熟练的文字表述能力，作为数据分析师，要学习的还有很多，尤其是对项目的练习。
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本文转自：https://mp.weixin.qq.com/s/bnOwST04GOuI1qATyvn7_A