基于python软件的电商平台大闸蟹市场数据分析
1 绪论
1.1 研究背景
近年来，相关电商、物流公司深入大闸蟹的生产销售环节，越来越多的消费者选择在网上购买大闸蟹，大闸蟹产业前途越来越光明，并随着信息科技的日益进步，手机、电脑集成了越来越多简单实用的程序与工具。而使用这些程序的同时产生了丰富的数据，因此研究这些数据对于电商平台以及分析人类的行为趋势有着非常重要的意义。、
check约束代码1.2 研究目的
在全面建成小康社会、加快步入社会主义现代化的关键时期，人民生活又来极大的改善，大数据影响各行各业的发展，农产品的销售也不例外，因此人们对电商平台大闸蟹市场选择以及质量都有了一定的要求。
2 数据来源及预处理
2.1 数据来源
本次收集数据共5090 组，数据来源于天元数据网收集于2018 年 9 月份，天猫商城中关于大闸蟹的各个店铺销售数据。其中收集数据项包括:商品 id、商品名称、品牌名称、价格、商品原价、商品销售量、商品销售额、商品 url、类目 id、类目、商品评价数、商品收藏数、商品库存、商品发货地、商品产地国家、商品参数、店铺id、店铺名称、店铺省份、店铺城市、店铺开店时间、店铺开店年数。同时使用numpy 以及 pandas 中含有的数据分析包，来对其中的数据进行可视化分析。
2.2 数据预处理
在进行数据分析前，先需要对数据进行清洗，可以通过Jupyter进行数据分析时使用is_null（）方法来出异常的空值。
2.3 数据分析初步
通过四川人寿保险公司的新投保数据，一共有机构、险种、投保时间、缴费方式、缴费期限、投保份数、总保费、保额、客户号、性别、年龄、婚姻状况、过去三年平均年收入、
pythongui开发手册教育程度、职业、家庭人口这十六列数据排序、分组、单因素方差分析、简单相关分析以及探索分析的方法，对不同婚姻状况与保额的关系、不同年龄与保额的关系、总保费与保额之间的关系、性别与过去三年的收入的关系进行了分析，通过分析客户购买保险的情况，优化保险公司的保险种类和保费，让客户根据自己的实际情况选择。
3 数据分析的方法及过程
3.1 数据分析方法简介
本文主要采用Python软件进行数据分析，Python不同于R语言以及Matlab，Python具备非常强大的数据分析能力，同时Python还可以用于爬虫、游戏编写，以及自动化运维，因此Python有利于多学科、多业务之间的融合，尽量减少一个项目中使用过多的语言造成不兼容的情况，所以Python可以大大地提高工作效率，而Python在运算效率上的缺失 也可以通过提升机器硬件来弥补，毕竟时间成本有时远大于硬件成本。
数据分析是指在分析大批量数据研究时运用合理、适当、可行的方法对需要分析的数据进行分析，提取其背后的信息，形成结论。这是一个数据研究和总结的过程[，随着信息技术
的发展与迭代，企业生产、收集、存储和处理数据的能力有了质的飞跃，每天的数据吞吐量达到了惊人的地步。因此，利用数据分析方法对复杂的数据进行细化，研究数据的发展规律并预测趋势，进而帮助企业的管理层进行决策。
当开始数据分析项目时，通常首先分别分析每个变量，以描述拥有的数据并评估其质量，接下来的步骤是探索变量之间存在的关系。这些关系可能会导致对数据所代表的总体得出某些推论或结论。结论将会分析出数据集中并不存在的数据。但是，在导致决策或行动步骤之前，数据分析无效。
最简单的则是描述性分析，描述性分析通过总结数据集中的变量值。例如，调查者对一些特定的问题进行至10的评分，那么描述性分析可以通过总结受访者的中位数、百分比或者数量，以及特定评分的一个趋势变化。描述性分析需要熟悉数据集并识别数据问题。
探索性分析则是在进行数据分析之前，需要了解项目所拥有的数据，然后寻数据元素之间的关系，这被称为探索性数据分析，一般侧重于变量之间的相关性。
推理分析则是以制定消费者对市场经济恢复的信心指数为例，调查员无需向每一个消费者
去调查他关于市场经济的信心。只需要按一定比例在人口中进行调研即可得出指数结果。理解推理分析是非常重要的，因为可以通过选择不同的样本从数据集中得出大相径庭的结论[7]。所以消费者信心指数需要在数据集中随机选择样本，才能保证无论选择何种样本结论是一致的。
预测分析则在当前商业智能程序中应用非常广泛。可以通过使用目前拥有的数据来预测将来的结果。例如，保险公司可以根据用户的身体健康、性别、年龄等数据来预测客户属于哪一种体，进而提高相应的保费。分析人员通过在已知结果的数据集上使用神经网络等数据挖掘手段训练模型，然后将模型接入app中。barrett
3.2 数据分析的过程
（1）明确分析目的提出问题
首先明确项目分析的目的，才能精准定位分析因子，提出有价值的问题以及清晰的思路。主要内容是根据业务、生产和财务这些部门的需求，结合现有数据情况，对数据内容进行细化和分析，最终与目的达成一致。
layui是前后端分离吗
（2）数据采集
获取数据的手段有两种方式：网络爬虫与社区收集。其中爬虫指的是使用自定义的程序根据一定的规则去网页中获取特定规则的数据但需要注意的是通常有些数据是违法的。社区收集是指数据分析者通过去热门的社区如阿里天池等社区具有丰富的电商资料以及各式各样的数据内容。收集到的原始数据还需要进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。
其中数据清洗涉及数据的格式、字体等相统一，同时需要对重复、异常的数据进行清洗，保证数据的干净以免在绘制可视图以及分析时出现误差。
数据分组是指将数据根据需求分成对应的数据组。数据检索以及数据抽取分别指的是在收集的数据中搜索目标内容，以及在数据源抽取数据的过程。
颜名称对照表高清（3）分析建模
分析建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法，以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型和算法，发现数据中的有价值信息，并得出结
论的过程。
爬虫软件 app（4）优化数据模型
模型优化是指模型的性能经过模型的评估，但当前模型在实际生产环境下的性能并不理想，然后对模型进行重构和优化。
（5）应用部署
应用部署是指在具体环境中根据不同的应用场景使用合适的数据分析模型。同时项目的进度不同其表现的形式也不尽相同，在项目的部署阶段可以通过数据分析对整个项目进行评估，也可以是将模型部署在生产系统的解决方案。通常情况下数据分析员可以通过根据项目方提供的对应数据，最终提供需求方的解决报告。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。