电商销售数据分析.ppt

电商销售记录分析严智强、贺强、刘瑞、崔亚松、臧茹歌,Background,Contents,淘宝网作为国内第一大电商，占有近50%市场份额，而天猫商城则是所有优质店铺的集合，每月会产生大量销售数据，这里以天猫近一个月的手机销售数据进行分析，找出这些数据隐含的价值。,天猫手机销售数据分析,天猫手机销售数据分析,数据的获取与预处理,替代商品的挖掘,价格空洞的发现,数据的获取与处理,天猫销售数据分析,构建一个爬虫脚本，从天猫上获取销量前600的手机销售记录，并匹配出每条记录的机型、售价、销量。,Howtogetthedata,爬虫脚本,#coding=gbkimporturllibimportref1=open(rE:tmaoshoujihtml.txt)#此处存储了销量前600的网页地址http=f1.readlines()f1.close()f2=open(rE:tmaoshouji.txt,a)foriinhttp:content=urllib.urlopen(i.strip().read()f2.write(content)f2.write(n)f2.write(#*50)f2.write(n)f2.close()f3=open(rE:tmaoshouji.txt)lines=forlineinf3.readlines():lines+=line.strip()f3.close()pattern=r.*?target=_blanktitle=(.*?).*?(.*?)result=re.findall(pattern,lines)f4=open(rE:tmaoshoujiInformation.txt,w)#该文件中存储了每件手机的记录（机型、售价、销量）foriteminresult:forjinrange(3):f4.write(itemj)f4.write(t)f4.write(n)f4.close(),天猫销售数据分析,销量价格散点图,天猫销售数据分析,替代商品的挖掘,我们认为，如果两件手机的售价和销量十分接近，则认为这两件手机互为替代商品。从网络营销的特点来看，从店铺的角度出发，选择进价更低的手机可获得更多利润。,替代商品的挖掘,天猫销售数据分析,我们以欧氏距离小于等于2为标准sqrt(a.price-b.price)2+(a.sales_number-b.sales_number)2)=5:f3.write(str(key)+str(t)+str(dkey)+str(t)else:passf3.write(n)f3.close()f4=open(rE:jdongkehucustmerfinalBrandStatistic.txt)arry=f4.readlines()f4.close()f5=open(rE:jdongkehubrandRecomendation.txt,w)foriinarry:iflen(i.split()=2:f5.write(i)else:passf5.close(),京东商城销售数据分析,消费记录统计结果,经过过滤，我们共得到939个用户的消费记录。对每个用户各自所购商品的品牌进行统计若某个用户购买某个品牌产品次数不低于5则记录该用户编号及该品牌。,共得到546个用户的喜好品牌,ID品牌1000007三星51000015爱普生5联想161000017亨氏10德力西51000018迪士尼5惠普51000026铼德6闪迪7,困难与问题,程序语言对中文的处理能力一般,关联分析的困难,用户评价的分析,展望,我们认为，京东与淘宝不同的是，一般情况下京东的商品大部分都是自己配送，而不是通过其他物流公司。所以，建立更加快捷高效的物流体系不仅可以节