【Python数据分析论文模版】基于Python的淘宝网手机销售数据分析与可视化

基于Python的淘宝网手机销售数据分析与可视化摘 要如今科技飞速发展我国线上购物不断在拉动提高国民消费水平。在大环境下人们对于以手机为代表的智能产品需求不断攀升手机的更新换代越加频繁如何选择一款适合自己的手机也成为人们关注的话题。本文通过爬取淘宝网上手机的销售数据对各个品牌手机的销售价格、买家评价等内容进行数据分析及可视化分析消费者的购物反馈、了解消费者青睐的手机特点让手机经销商更加明确自己应当选择何种手机进行销售帮助手机经销商提高销量降低库存积压减少顾客流失的现象达到利润增长的目的。同时提高了用户的购物体验让用户能够参考本文提出的建议针对性购买适合自己的手机产品避免受不良自媒体影响盲目跟风购买高端手机的用户建议考虑分期付款选择商家交易时注意卖家是否提供保真险。关键词数据爬取数据分析可视化文本分析ABSTRACTNowadays, with the rapid development of science and technology, Chinas online shopping is constantly driving up the level of national consumption. In the general environment, peoples demand for smart products represented by mobile phones continues to rise, the replacement of mobile phones is becoming more and more frequent, and how to choose a mobile phone that suits them has also become a topic of concern.This paper analyzes and visualizes the sales price, parameters, buyer evaluation and other content of each brand of mobile phones by crawling the sales data of mobile phones on Taobao, analyzes the shopping feedback of consumers, understands the characteristics of mobile phones favored by consumers, makes mobile phone dealers more clear about what kind of mobile phones they should choose for sales, helps mobile phone dealers improve sales, reduce inventory backlog, reduce customer loss, and achieve the purpose of profit growth. At the same time, it improves the users shopping experience, so that users can refer to the suggestions put forward in this article to purchase mobile phone products that are suitable for themselves, so as to avoid blindly following the trend under the influence of bad self-media; high-end mobile phone users recommend considering installment payment, and pay attention to whether the seller provides fidelity insurance when choosing a merchant transaction.Key wordsData crawling; data analysis; visualization; text analytics目 录第1章 绪论1.1 选题背景及意义1.2 主要研究内容第2章 网络爬虫介绍及实现2.1 网络爬虫工作原理2.2 解析库介绍2.3 数据爬取过程2.4 数据存储第3章 淘宝手机数据处理及分析3.1 数据来源阐述3.2 数据预处理3.2.1 手机详情信息数据预处理3.2.2 手机评论内容数据预处理第4章 淘宝手机数据可视化及分析4.1 数据可视化的实现4.1.1手机品牌词云图的实现4.1.2 手机品牌收藏图的实现4.2 手机销量及价格分析4.3 手机评价内容分析4.4保真险及保价协议第5章 总结与展望5.1总结5.2展望参考文献致谢第1章 绪论1.1 选题背景及意义现在是科技高速发展的时代人们的生活水平在不断地提高对于智能手机的需求更是在快速提升。从以往的按键手机到现在的触屏手机从以前手机仅仅作为通话工具到如今手机为人们生活的方方面面提供便利手机的发展速度日新月异。同时手机的快速更新换代也使得人们更换手机的频率不断上升如何选择适合自己并且性价比又高的手机成为当今人们的一大困扰。对于销售商而言精准地选择受消费者欢迎的手机进行销售能够扩大公司的盈利。随着短视频的兴起许多手机测评的短视频在网络上层出不穷消费者在选择购买手机时通常会面临视频制作者的众说纷纭可能导致消费者在手机的选择上盲目跟风。而且还有些视频会夸大手机的功能错误引导消费者。随着数码产品的发展手机作为其中销量最高的一种的数码产品已经成为人们生活中不可或缺的存在。许多消费者以及手机经销商在选择手机时都会面临各种烦恼。从消费者角度出发随着硬件、软件技术的高速发展手机更新速度持续加快人们更换手机越来越频繁如何选择一款适合个人需求、性价比较高的手机经常困扰消费者从经销商角度出发如何根据用户需求选品进货提高销量具有十分重要的意义。因此面向消费者本文提供各个品牌各个价位的手机销售数据并且针对消费者购买手机时所关心的价格、销量、评价内容等方面进行分析帮助消费者挑选手机。面向手机经销商我们会提供手机的销售数据、客户的评价由此帮助他们在进货时选择畅销的手机以及估量进货量精确备货从而提升销售量扩大盈利减少存货积压。本文通过对“淘宝网”的手机销售数据进行抓取分析不同品牌手机的销售数据以及不同的手机之间的差异使用的感受、电池续航、摄像效果等等从而帮助用户获得一个良好的购物体验。综上所述利用数据分析可视化来研究手机销售数据对消费者和经销商具有十分重要的参考意义。1.2 主要研究内容本文选定淘宝商城各个品牌手机的商品详情数据以及评论数据加以研究通过对淘宝网上搜索关键字“手机”所出现的所有商品进行数据爬取并将数据导入excel表格根据研究需要对数据进行研究并处理得到最终可进行分析的干净数据。以此进行数据可视化分析通过结果提出针对性的建议帮助消费者以及手机经销商解决实际购物和进货的相关问题。以下是本次研究的主要内容1.绪论 首先介绍选题的背景及意义接着说明主要的研究内容。2.网络爬虫介绍及实现 网络爬虫的工作原理包括爬虫方法介绍、抓取数据流程。爬虫的实现主要是使用Request模拟网页操作Beautiful Soup解析网页及爬取数据最后将爬取的数据存储在csv文件中。3.数据处理 主要对数据进行预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理。4.数据可视化分析 通过直方图、词云图等方式描述总体情况。并且根据图形得出结论为消费者及经销商提出建议。针对价格大于4000的手机提出分期支付的手段进行购买减低消费者消费负担对商家提出开启保真险和保价服务的建议。5.总结与展望 对这次工作的整体进行总结并说明不足及需改进之处。第2章 网络爬虫介绍及实现2.1 网络爬虫工作原理网络爬虫又称网络机器人它是一种能够按照人为制定的标准去有规则的采集目标网页上人们所需要的信息的技术。爬虫的主要流程一般分为三步即数据的采集、数据的处理、数据的存储。首先数据采集就是爬虫机器人按照制定的规则在网页中获取我们需要的信息。通常爬取下来的数据格式为json格式需要对数据的格式进行更改并且部分数据存在一些无法识别的字符这个时候也需要做一个处理。最后一步便是将爬取的数据进行存储放入excel表格中。2.2 解析库介绍在本次数据爬取过程中我们主要用到的几个库分别是re、json、requests。re库的主要作用是进行数据的切割主要运用与爬虫的数据处理阶段。在爬取手机相关的店铺信息时由于将数据保存到excel速度慢所以先把元数据落地到日志文件再用re正则表达式将相关数据切取出来。json库是Python中用来编码和解码的模块主要运用在对json格式和Python对象的转换。本文数据爬取过程便是将淘宝返回的json数据转换为Python对象。下图便是对网页中一些无法识别的乱码进行过滤操作def parse_jsonp(jsonp_str):try:return re.search(^[^(]*?\((.*)\)[^)]*$, jsonp_str).group(1)except:raise ValueError(Invalid JSONP)requests库是Python中的HTTP库相对于urllib库更加方便能够有效减轻代码工作量提高工作效率。本文中使用requests.get函数来向网页发送请求以此获取网页的URL对应的数据资源。部分代码如下response requests.get(fhttps://detail.tmall.com/item.htm?id{shopid}, headersheaders, verifyFalse)html etree.HTML(response.text)2.3 数据爬取过程数据爬取是根据企业或个人的需要确定数据爬取的目标明确数据使用的方向并制定研究方案及计划。接着对爬取的网页进行研究明确各爬取的数据在网页中的具体表示构建cookie制定爬取规则最后对爬取的数据进行存储。