[💻交互式文档](https://www.dianshangji.cn/notebook/user1/shuyouqi/taobaosearch/%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%9B%BE_%E4%BB%B7%E6%A0%BC-%E9%94%80%E9%87%8F) [:speech balloon:向助教提问](https://my.juguandian.com/chatapp.html#business_businessanalytics) ## 介绍 随着电子商务的快速发展，电商平台已成为消费者获取商品信息和进行购物的主要渠道。尤其是淘宝，作为中国最大和最具影响力的电商平台之一，吸引了大量消费者和商家。作为一个创业者或电商从业者，了解市场动态和竞争环境至关重要。而数据采集、分析和可视化则成为了帮助我们深入了解市场的重要工具。 本文通过一个实际的例子——采集淘宝搜索“牛仔裤”结果，绘制“价格-月销量”散点图，向读者展示如何利用数据采集和可视化技术进行市场研究。我们将结合具体的代码示例，向不熟悉数据分析的创业者、企业家和电商从业者，通俗易懂地讲解整个研究过程。 ### 步骤1：上传Excel文件  ### 步骤2：点击“运行”按钮  ### 步骤3：查看散点图  ### 什么是交互式文档 电商记(**[dianshangji.com](http://dianshangji.com)**)提供了一种交互式文档的[编辑器](https://shuyouqi.com/#notebook)，旨在通过集成编程代码、数据分析、可视化以及多种交互功能，提供更高效、更直观的数据处理和分析体验。它特别适用于需要动态更新内容和与用户进行交互的场景。  以下是电商记文档编辑器的一些关键功能： #### 1\. **代码执行与数据处理** - 电商记允许用户直接在文档中编写和执行代码，支持多种编程语言（如Python、JavaScript等）。 - 通过集成的数据处理库（如Pandas、Numpy、Matplotlib等），用户可以进行数据清洗、分析和可视化工作。 #### 2\. **文件上传与导入** - 用户可以通过交互界面轻松上传本地文件（如Excel文件、CSV文件等），并将这些文件用于后续的分析和可视化。 - 支持通过编程接口读取和处理上传的文件，使得数据分析过程更为简便和自动化。 #### 3\. **可视化展示** - 支持各种数据可视化功能，如散点图、折线图、柱状图、热力图等。用户能够在文档中实时生成可视化结果，帮助直观呈现数据分析结果。 - 可视化组件与数据分析紧密集成，能够自动更新，确保结果始终与最新的数据保持一致。 #### 4\. **交互式元素** - 通过HTML、JavaScript和Python的结合，用户可以创建交互式控件（如文件上传框、按钮、输入框等），使得文档的操作更加灵活。 - 交互功能能够动态更新页面内容，根据用户输入或选择，实时调整分析结果或图表展示。 #### 5\. **实时数据更新与反馈** - 电商记可以实时处理用户输入的动态数据，并即刻反馈分析结果或可视化展示，使得用户能在分析过程中获得即时反馈。 - 这种实时性对于需要不断调整和优化的业务决策尤为重要。 #### 6\. **支持多种媒体与格式** - 用户可以在文档中嵌入图片、视频、文字、链接等多种媒体格式，使得文档内容更加丰富和多元化。 - 通过Markdown支持的格式化功能，用户能够轻松撰写和整理文档，使内容更加清晰易读。 #### 7\. **便捷的代码共享与复用** - 电商记编辑器支持代码块的复用与分享，用户可以轻松共享自己的代码和分析方法，促进团队协作与知识共享。 - 可导出为不同格式（如PDF、HTML等），便于生成报告或与他人分享研究成果。 #### 总结 电商记对交互式文档的编辑器，具有强大功能，使其成为一种非常适合数据分析、机器学习、市场研究等领域的工具。通过集成代码执行、数据可视化和交互式操作，它能够帮助用户快速进行数据分析，提升工作效率，并使分析过程更加透明和互动。 --- 接下来，我们讲解如何编写交互式文档，用户可以参考下面的过程对其它类型的数据进行分析和可视化。 ## 1\. 数据采集：从淘宝获取牛仔裤相关信息 为了进行分析，我们首先需要从淘宝平台采集有关“牛仔裤”的搜索结果。由于淘宝的搜索结果具有动态变化的特性，我们通常需要借助一些工具进行数据采集。在这次研究中，我们使用了电商记插件进行数据采集，获取了2025新版的淘宝搜索结果文件。 ### 如何使用电商记插件采集数据并上传 电商记插件能够帮助用户从淘宝平台采集各类商品的详细信息，如价格、销量、评分等。在这个过程中，您需要先通过电商记插件获取并下载包含淘宝搜索结果的Excel文件，文件中包含商品的“价格”和“月销量”数据。以下是您在使用交互式文档时需要执行的步骤： 1. **采集数据**：在电商记插件中设置搜索条件，选择“牛仔裤”作为关键词，设置日期范围，并选择需要的数据字段（如“价格”和“月销量”）。点击“下载”按钮，生成包含所选数据的Excel文件。 2. **上传文件**：在交互式文档中，用户需要将下载的Excel文件上传至网页。这可以通过以下的JavaScript代码实现： ``` const fileInput = document.getElementById('fileInput'); fileInput.addEventListener('change', async function(ev){ const file = fileInput.files[0]; if (!file) { alert("Please select a file first."); return; } // 读取文件为 ArrayBuffer const arrayBuffer = await file.arrayBuffer(); // 将 ArrayBuffer 转换为 Uint8Array const uint8Array = new Uint8Array(arrayBuffer); pyodide.FS.writeFile('/file1.xlsx', uint8Array); }); ``` 上传完成后，用户就可以在网页上通过交互式文档进行数据分析和可视化操作。 ## 2\. 数据清理与预处理 ### 2\.1 读取数据 我们首先读取Excel文件中的数据。由于在淘宝的搜索结果中，数据并非一开始就按整齐的格式展示，因此我们需要对其进行一些清理。我们使用了Python中的Pandas库来进行数据的读取和处理。 ``` # 读取Excel文件，跳过前两行（即从第三行开始读取），只保留“价格”和“月销量”两个字段 df = pd.read_excel('/file1.xlsx', skiprows=2, usecols=['价格', '月销量']) ``` 此时，数据已经成功加载到内存中，且只保留了我们感兴趣的两个字段。接下来，我们需要处理“月销量”字段的数据，确保它们统一且符合分析要求。 ### 2\.2 清理“月销量”字段 淘宝的“月销量”字段存在多种表达方式，包括“万+”、“+人收货”等，我们需要编写代码来将这些不同的表达方式统一为数字形式，以便进行后续分析。 我们定义了一个清洗函数，来处理不同的情况： ``` def clean_month_sales(sales_str): if pd.isna(sales_str): return None sales_str = str(sales_str).strip() if "本月行业热销" in sales_str: return 1000 elif "万+" in sales_str: match = re.search(r'(\d+)', sales_str) if match: return int(match.group(1)) * 10000 elif "+人收货" in sales_str: match = re.search(r'(\d+)', sales_str) if match: return int(match.group(1)) try: return int(sales_str) except ValueError: return None ``` 通过上述函数，我们成功地将“月销量”字段中的各种表示方式转换为整数形式。例如，"1万+" 会被转换为 10000，“1000+人收货”会被转换为 1000。 ### 2\.3 数据清洗后检查 在数据清理后，我们可以通过查看前几条记录，确保数据已经处理得当： ``` print(df.head(5)) ``` 输出的结果应当包含规范化后的“价格”和“月销量”数据。 ## 3\. 数据分析与可视化 ### 3\.1 过滤异常值 为了保证数据的准确性，我们需要剔除价格过高或不合理的记录。在我们的分析中，假设牛仔裤的价格一般在 1 至 1000 元之间，因此我们将剔除价格大于 1000 元的记录。 ``` # 过滤掉“价格”大于1000的记录 df_filtered = df[df['价格'].apply(lambda x: (1 <= x <= 1000))] ``` ### 3\.2 绘制“价格-月销量”散点图 现在，数据已经处理完毕，我们可以开始绘制“价格-月销量”散点图了。散点图是一种非常直观的可视化方式，可以帮助我们理解价格与月销量之间的关系。 ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(df_filtered['价格'], df_filtered['月销量'], alpha=0.5) plt.title('价格 vs 月销量 散点图', font=font) plt.xlabel('价格', font=font) plt.ylabel('月销量', font=font) plt.grid(True) plt.show() ``` 通过散点图，我们可以直观地看到价格和月销量之间的关系。例如，可能会发现，某些价格较低的牛仔裤销量较高，而高价商品的销量则较低，这为我们后续的市场策略和定价决策提供了有价值的信息。 ## 4\. 数据分析结果 ### 4\.1 价格与销量的相关性 从“价格-月销量”散点图中，我们可以发现，价格较低的牛仔裤往往销量较高，而高价格的牛仔裤销量相对较低。这种趋势反映了大部分消费者在选择牛仔裤时，更倾向于选择性价比较高的商品。因此，商家在定价时，应当考虑到市场的需求和消费者的购买心理。 ### 4\.2 销量高的价格区间 从散点图中，还可以观察到某些价格区间的商品销量异常突出。这些商品可能正是市场中最受欢迎的牛仔裤，商家可以借此了解市场的热点趋势，并调整自己的商品策略，提升销量。 ### 4\.3 潜在市场机会 通过数据分析，我们能够找出那些销量不高但价格较为适中的牛仔裤。这些产品可能存在市场潜力，商家可以通过改进产品质量、增加促销等方式提升这些产品的销量，从而获得市场份额。 ## 5\. 结论 本研究通过对淘宝搜索“牛仔裤”结果进行数据采集、清理、分析和可视化，展示了如何利用数据驱动的方式进行市场研究。通过绘制“价格-月销量”散点图，我们能够深入分析价格与销量之间的关系，找出市场机会和潜力，帮助电商从业者制定更为精准的定价和营销策略。 此次研究的方法不仅适用于牛仔裤这一品类，还可以广泛应用于其他产品的市场研究。通过掌握数据采集、清理、分析和可视化的技能，创业者和电商从业者能够在竞争激烈的市场中占得先机。 ## 6\. 后续研究方向 在未来的研究中，我们可以进一步结合更多的因素进行分析，如产品评价、品牌效应、消费者偏好等。此外，随着人工智能技术的发展，自动化的数据分析和市场预测将成为电商行业的重要工具，进一步提升市场竞争力。 [💻交互式文档](https://www.dianshangji.cn/notebook/user1/shuyouqi/taobaosearch/%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%9B%BE_%E4%BB%B7%E6%A0%BC-%E9%94%80%E9%87%8F) [:speech balloon:向助教提问](https://my.juguandian.com/chatapp.html#business_businessanalytics) **附件Excel文件** [:file folder:附件Excel文件](https://www.dianshangji.cn/u/user5344/cfiles/browse/index?fid=3)包含“牛仔裤”关键词的综合、销量两表共9600条记录，可用作研究学习。