01、读取数据 数据下载:关注我,评论区回复关键字【数据集】获取。 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('beautymakeup in T-mall.csv') data.head() 输出结果: data.shape 输出结果: (27598, 7) # 查看各字段信息 data.info() 输出结果: <class 'pandas.core.frame.DataFrame...
df = pd.read_excel('双十一淘宝美妆数据.xlsx',sheetname=0,header=0,index_col=0) print('初始表格:') print(df.head()) print('---') df_length = len(df) df_columns = df.columns.tolist() print(df_columns) df.fillna(0,inplace = True) # 填充缺失值 df['date'] = df.index.day...
淘宝美妆数据分析数据集是一份包含了双十一淘宝美妆销售数据的综合性数据集。它涵盖了各个品牌的销售情况、产品的销量和评价、消费者的购买习惯以及其他有关淘宝美妆的数据。这个数据集的目的是为了揭示双十一淘宝美妆市场的真相,帮助品牌商和营销人员做出更明智的决策。 双十一淘宝美妆市场趋势 通过淘宝美妆数据分析数据...
所以进一步分析,各个店铺的男性专用商品的销量。 男士专用护肤品的销售量前三名分别是:妮维雅,欧莱雅,相宜本草。所有男士商品主要销量来自于护肤品。对于其他类这里暂时不进行分析,因为其产生大概率是basic_data也就是我们的分类集不完善导致的。 不难看出,欧莱雅和妮维雅占据了男性专用商品的绝大部分市场,不管是销量还是...
1.数据的内容与数据特征分析 update_time 统计时间 id 产品编号 title 产品名称 price 交易价格 sale_count 销量 comment_count 评论数量 2.数据分析的课程设计方案概述 (1)实现思路 通过分析网上淘宝爬来数据进行数据分析。 (2)技术难点 要分析大量数据寻找可靠真是数据。
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获取了2016年11月5日-11月14日共27600条的淘宝美妆销售数据,具体数据情况如下所示: 下面用对这些数据展开比较简单的数据分析。 1、产品针对的人群初步分析 通过对产品标题分词后得到所有产品中男士专业的数量为2179款产品,女士用的产品数量为25333款产品,女士产品占绝大数量。 2、产品数量、销量、销售额、单价分析...
通过双十一淘宝美妆行业数据分析,了解目标用户需求,目前美妆市场行业各品牌占比及行业走向,为品牌分析产品研发方向,为运营提供数据支持。 本次数据分析基于python、sql、tableau实现。 2. 明确数据 记录了2016年11月5日～11月14日,共27598条数据,主要有7个字段,如下表: ...
2.2分析框架 双十一淘宝美妆数据分析框架 三、理解数据 日期:用户下单时间 商品ID:商品编号,相当于商品的身份证号,具有唯一性,但本数据集涉及多个日期的销售情况,所以是有重复的; 商品名称:商品的具体描述 价格:商品单价 销量:用户下单数量 评价数量:用户对该商品的评价数量 ...
一、数据集介绍数据 数据集来自网上公开的数据,是一份有关2016年双十一美妆品牌商品销售情况表,总共有27599行7个字段。 个字段介绍: 商品ID:就是商品编号,具有唯一性,但由于多个日期购买商品是有重复的; 商…