【市场分析】Temu数据采集销售额商品量占比分析数据分析接口Api

引言

temu电商平台是一个充满活力的电商平台,拥有多种商品类别和数万家店铺。在这个项目中我的任务是采集平台上的大量公开数据信息。通过数据采集,我旨在深入了解temu电商平台的产品分布、销售趋势和文本描述,以揭示有趣的见解。

数据采集与数据清洗

通过Python我们采集到了102,2805款商品,共包含95,420店铺的数据。

对该商品数据做了数据验证重复数据处理缺失值处理异常值处理数据规范化数据类型转换

数据清洗和预处理确保了采集到的数据的质量和可用性,使其可以用于后续各种分析任务,包括销售额占比、商品占比和词云分析。这些步骤有助于消除潜在的错误和噪声,提高数据的可靠性。

在这里插入图片描述

数据用途:
  • 量化分析
  • 投资分析
  • 跨境电商选品分析
  • 练手学习

分析目标

我的分析目标分为以下三个关键方面,以帮助我们更好地理解temu电商平台的运作和产品情况:

销售额占比分析

针对各类目,分析总销售额的占比。
使用Pandas,对数据进行了销售额占比分析,首先按一级分类对销售额进行分组,然后使用sum方法计算每个分类的总销售额。使能够了解不同分类对整体销售额的贡献程度。

df.groupby('category1').sum().to_dict()['sold_price']
数据可视化展示

图表展示结果
在这里插入图片描述

个人分析

从分析总销售额占比中发现Top3的类目是:
Home & Kitchen、Women’s Clothing 、Sports & Outdoors

家居与厨房(Home & Kitchen)类目热门:Home & Kitchen类目在销售额占比中排名第一,表明这个类别在temu上非常受欢迎。可以看出该地区对家居用品和厨房设备的持续需求。店铺经营者可以考虑扩展与家居和厨房相关的产品线,以满足市场需求。

女装(Women’s Clothing)需求强劲:Women’s Clothing类目排名第二,表明女装仍然是一个热门领域。这可能受到时尚趋势和季节性变化的影响。店铺经营者可以关注时尚趋势,提供多样化的女装款式,以满足不同消费者的需求。

户外与运动(Sports & Outdoors)持续受欢迎:Sports & Outdoors类目排名第三,说明户外运动和相关产品的需求依然强劲。可能受到健康和生活方式意识的提高的影响,以及季节性活动的影响。店铺经营者可以扩展与户外活动和运动有关的产品线,以满足这一持续的市场需求。

总体而言,这些趋势表明了不同类别的销售情况,有助于店铺经营者更好地了解市场需求,制定相应的营销策略和库存管理决策。此外,随着时间的推移,这些趋势可能会发生变化,因此定期的销售额占比分析对于保持竞争力至关重要。

商品占比分析

对各类目分析商品总量的占比,使用了Pandas的value_counts()方法来进行统计分析,然后使用Pyecharts库绘制饼图来可视化数据。

pd.value_counts(df['category1']).to_dict()
数据可视化展示

图表展示结果

在这里插入图片描述

个人分析

通过分析总商品量的占比,我们可以分析出:

家居与厨房 (Home & Kitchen) 的受欢迎程度: 由于其在总商品量中的高占比,可以推断家居与厨房产品在市场中非常受欢迎。可能是美国人对家庭生活品质的重视,导致对这类商品的需求增加。

珠宝与配饰 (Jewelry & Accessories) 的特殊需求: 该类目排名第二,这可能表明人们对珠宝和配饰的需求较高。这可能与个人装饰、礼物购买、特殊场合等因素有关。

运动与户外 (Sports & Outdoors) 的健康与休闲趋势: 这个类目排名第三,显示了人们对运动和户外活动的兴趣。这可能反映出对健康和休闲生活方式的追求,尤其是在全球范围内的健康意识增强的情况下。

多样性的市场需求: 总商品量的分布显示了市场需求的多样性。这三个不同的类目代表了不同的消费者兴趣和需求。这可能表明市场是多元化的,因此企业可以通过针对不同类别的产品来满足广泛的客户需求。

通过分析总商品量的占比,您可以获得有关市场趋势和消费者偏好的重要信息,从而更好地定位产品和服务,以满足市场需求。

文本分析与词云

在这里插入图片描述

个人洞察和结论

市场见解

竞争激烈: 电商市场竞争激烈,要想脱颖而出,企业需要不断创新,提供卓越的客户体验,并积极采用数据分析和智能技术来做出明智的决策。

数字化创新: 电商行业一直在推动数字化创新,包括物流技术、支付方式、虚拟现实体验等。从业人员和投资者应关注这些创新,并考虑投资于相关技术和服务。

社交媒体和营销: 社交媒体平台已成为电商的重要一环。从业人员可以利用社交媒体来建立品牌知名度,与客户互动,并实施有针对性的广告策略。

全球市场: 电商开启了全球化的机会,企业可以拓展国际市场。然而,要成功进军国际市场,需要考虑文化、法规和市场需求的不同之处。

展望和建议

数据驱动决策: 投资于数据分析工具和技术,以便更好地了解市场趋势和客户需求。数据驱动决策将有助于优化库存管理、价格策略和营销活动。

技术升级: 持续升级技术基础设施,确保网站和应用的性能、安全性和用户体验。投资于新技术,如人工智能、大数据分析和物联网,以提高运营效率。

多元化产品组合: 考虑扩展产品种类,以满足不同市场细分的需求。同时,关注可持续性和环保趋势,以满足现代消费者的关切。

关于作者

Python爬虫、数据分析从业者;

全量数据 定制开发、数据采集、项目定制。

无论是产品还是运营,数据分析都是其日常工作中不可忽略的一个板块。

url='https://wx.17610352720.com'

期待着能够与您共同探索更多有意义的数据洞见,为您的项目和业务提供数据分析方面的帮助。数据分析领域的从业者,拥有专业背景和能力,可以为您的数据挖掘和分析需求提供支持.

非常感谢你的观看!如果发现不正确之处或有需要进一步改进的地方,欢迎指正。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/131668.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ngx_http_set_response_header阅读

1.关于设置头的一些函数指针初始化 typedef struct {ngx_str_t name;ngx_uint_t offset;// 本文中搜索 h[i].handler(r, &h[i], &value,就是回调函数执行的地方ngx_http_set_header_pt handler; } ngx_http_set_hea…

二叉树OJ练习题(C语言版)

目录 一、相同的树 二、单值二叉树 三、对称二叉树 四、树的遍历 前序遍历 中序遍历 后序遍历 五、另一颗树的子树 六、二叉树的遍历 七、翻转二叉树 八、平衡二叉树 一、相同的树 链接:100. 相同的树 - 力扣(LeetCode) bool isSameTree(…

[python] logging输出到控制台(标准输出)

要将logging.info输出到控制台(标准输出),可以使用以下代码: import logging# 创建一个logger对象 logger logging.getLogger(__name__)# 创建一个控制台处理器 console_handler logging.StreamHandler()# 设置控制台处理器的输…

2022年09月 Python(三级)真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试

Python等级考试(1~6级)全部真题・点这里 一、单选题(共25题,每题2分,共50分) 第1题 十六进制数100,对应的十进制数为 ?( ) A: 128 B: 256 C: 28 D: 56 答…

【多线程】Lambda表达式

package org.example;public class TestLambda {public static void main(String[] args) {Like likenew Like();like.lambda();}}//定义一个函数式接口 interface ILike{void lambda(); }//实现类 class Like implements ILike{Overridepublic void lambda() {System.out.prin…

VO、DTO

DTO DTO(Data Transfer Object) 数据传输对象【前后端交互】 也就是后端开发过程中,用来接收前端传过来的参数,一般会创建一个Java对应的DTO类(UserDTO等等) 因为前端一般传来的是Json格式的数据&#xf…

Java中的static

目录 static修饰成员变量 静态成员变量特征 static修饰成员方法 【静态方法特性】 static成员变量初始化 就地初始化 静态代码块初始化 注意事项 static修饰成员变量 静态成员变量特征 static修饰的成员变量,称为静态成员变量,静态成员变量最大的…

前馈神经网络自动梯度计算和预定义算子

目录 1 自动梯度计算和预定义算子 1.1 利用预定义算子重新实现前馈神经网络 1.2 完善Runner类 1.3 模型训练 1.4 性能评价 1.5 增加一个3个神经元的隐藏层,再次实现二分类,并与1.1.1做对比. 1.6 自定义隐藏层层数和每个隐藏层中的神经元个数&#xf…

APP分发管理系统仿第八区分发系统|安卓apk苹果ipa封装网站,苹果免签封装网站,多语种下载页|内测分发|超及签名|企业签名|应用封装

演示请联系我私信我 APP分发管理系统仿第八区分发系统|安卓apk苹果ipa封装网站,苹果免签封装网站,多语种下载页|内测分发|超及签名|企业签名|应用封装 平台特色 1. 支持自适应安卓和苹果设备分发,通过技术手段保障稳定安装。 2. 可以智能提取 APP 应用信息、自动生成 iOS …

kubeadm1.25

这里写目录标题 kubeadm1.25一.环境准备1.网络分配2.系统设置 二.所有节点安装docker三.所有节点安装kubeadm,kubelet和kubectl1.定义kubernetes源2.部署K8S集群3.内核参数优化方案 kubeadm1.25 一.环境准备 1.网络分配 master(2C/4G,cpu核…

数据库中的时间django转换成None

原因 数据库中使用的是datetime[64] 的格式。精确的毫秒了。django默认的使用的是datetime.datetime.fromisoformat转换的。转换不了 使用原生查找 for raw in StockNominate.objects.raw("select id,code,strftime(%Y-%m-%d,date) as date from table_name; "):pr…

电脑访问不到在同网络的手机设备

手机连接了同网络的wifi,但是电脑ping不通手机的ip,这可能是路由出了问题,因为最终是走的mac地址,访问不了是因为电脑不知道手机的mac地址,则可以这样设置绑定mac地址,管理员权限启动cmd,然后执…

【Python工具】Panoply介绍及安装步骤

Panoply介绍及安装步骤 1 Panoply介绍2 Panoply安装步骤(Windows)2.1 下载并安装JAVA环境2.2 下载Panoply报错:Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again. 参考 1 Panoply介绍 Panoply是一款由美国国…

Pycharm安装配置Pyqt5教程(保姆级)

目录 一、前言 1、依赖包 2、工具 二、安装依赖包 三、配置环境 四、配置设计工具 1、Qt Designer 2、PyRcc 3、PyUIC 五、使用 1、界面设计 2、ui文件转化为py文件 一、前言 很多情况下需要为程序设计一个GUI界面,在Python中使用较多的用户界面设计工具…

Linux内核分析(四)--内核初始化

目录 一、引言 二、linux初始化 ------>2.1、系统初始化 ------>2.2、0号进程的创建 ------>2.3、中断初始化 ------>2.4、内存初始化 ------>2.5、调度器初始化 ------>2.6、剩余初始化 ------------>2.6.1、创建一号线程(kernel_init) ------…

深度学习之基于Python+OpenCV+dlib的考生信息人脸识别系统(GUI界面)

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 深度学习在人脸识别领域的应用已经取得了显著的进展。Python是一种常用的编程语言,它提供了许多强大的库…

红米K40功能介绍

红米K40是小米旗下的一款高性能智能手机。以下是红米K40的一些功能介绍及新增功能: 1.高性能处理器:红米K40搭载了骁龙870处理器,提供强大的性能和流畅的操作体验。 2.120Hz刷新率屏幕:红米K40采用了6.67英寸的AMOLED全面屏&…

Makefile初识

目录 0.前期准备0.1、程序编译链接: 1.Makefile基础1.1、认识Makefile1.2、Makefile定义模式:(1) 定义模式:(2) 执行Makefile: 1.3、Makefile的变量(1) 变量定义:(2) **变量的赋值符**:(3) 自动化变量 1.4 伪目标1.5 文…

Top 5 Cutting-edge technology examples 2023

文章目录 Top 5 Cutting-edge technology examples 20231、Computer Vision2、Natural Language Processing3、Virtual Reality & Augmented Reality4、Deep Machine Learning5、Neuralink Top 5 Cutting-edge technology examples 2023 Cutting-edge technology in 2023 …

python里面的浅拷贝和深拷贝

目录 浅拷贝(Shallow Copy):深拷贝(Deep Copy):实现方式:使用copy模块进行拷贝:使用切片(只适用于列表和其他序列类型)进行浅拷贝:使用list()、di…