【python】美妆类商品跨境电商数据分析（源码+课程论文+数据集）【独一无二】

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【python】美妆类商品跨境电商数据分析（源码+课程论文+数据集）【独一无二】

目录

【python】美妆类商品跨境电商数据分析（源码+课程论文+数据集）【独一无二】
一、设计要求
二、设计思路

一、设计要求

在经济全球化的形势下加速了电子商务的发展，电子商务也促进了经济全球化，为经济全球化创造了一个良好的应用平台——跨境电商。在跨境电商运营中，数据分析至关重要，各个环节的改进和优化都需要数据做支撑，在运营中找到并分析存在的问题，并提出准确的决策依据。在运营过程中，企业应尽可能地保证客户粘性、掌握产品构成、产品细节资料、产品价值和具体卖点，分析各产品类型的受关注程度，从而提高企业经营效益。
随着收入的增加，大多数人追求美丽的意愿越来越强烈，对美妆类商品的资金投入也越来越高，因此促进了跨境电商美妆市场规模的不断扩大。某外贸公司在预览美妆类商品时发现，各平台上同质化现象突出，即存在很多同款或类似商品，并且相较来说自家商品的价格较高。为了提高运营效益，提高市场竞争力，该公司需对各平台上的美妆类商品运营数据进行分析，为后续制定运营方案提供参考。Crossborder.csv保存了该外贸公司在Lazada、Shopee和考拉海购等三个跨境电商平台上获取的美妆类跨境电商数据，共20个字段，413条数据。

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表3 跨境电商运营数据字段说明

字段	具体含义
订单编号	商品订单的编号
平台名称	所售卖商品平台的名称
买家会员名	买下该商品的会员名称
支付方式	用于支付商品金额的方式
买家应付货款	买家应支付该商品的金额
买家应付邮费	买家应支付该商品的快递金额
订单状态	表示商品订单下单的状态
订单创建时间	创建商品订单的时间
商品标题	所销售的商品的标题
商品类型	所销售的商品的类型
商品品牌	所销售的商品的品牌
商品总数量	所销售的商品的总数量
买家应付总金额	买家应付总金额=买家应付货款+买家应付邮费
卡券抵扣金额	使用卡券进行抵扣的金额
积分抵扣金额	使用积分进行抵扣的金额
买家实际支付	金额买家实际支付金额=买家应付总金额-卡券抵扣金额-积分抵扣金额
运送方式	销售该商品所运送的方式
物流公司	对售出商品进行派送的物流公司
下单方式	买家对该商品的下单方式
确认收货时间	买家收到商品的时间

（1）结合图表统计分析商品销售情况（商品类型、商品品牌、平台销售数量和销售额以及每日商品销售数量、销售额）
（2）结合图表统计分析商品订单情况（分析商品不同下单方式和支付方式，卡券使用情况）
（3）结合图表分析商品物流情况。
（4）基于你得到的分析结果，该企业应该如何调整自己的经营方案。

二、设计思路

2.1数据读取与预处理

首先，代码使用pandas库读取CSV文件中的数据：

import pandas as pd# 读取数据
data = pd.read_csv('Crossborder.csv')

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通过pd.read_csv函数将数据加载到pandas的DataFrame中，方便后续的处理和分析。需要确保CSV文件名与代码中的文件名一致，并且文件路径正确。

商品销售情况分析

商品类型销售数量和销售额

通过分组聚合函数groupby和agg，计算不同商品类型的销售数量和销售额：

type_sales = data.groupby('商品类型').agg({'商品总数量': 'sum', '买家实际支付金额': 'sum'}).reset_index()

groupby函数按商品类型分组，agg函数计算每种类型商品的总数量和总销售额。reset_index将分组后的结果转换回DataFrame格式。

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(type_sales['商品类型'], type_sales['商品总数量'], label='商品总数量')
plt.ylabel('商品总数量')
plt.twinx().plot(type_sales['商品类型'], type_sales['买家实际支付金额'], 'r-', label='买家实际支付金额')
plt.ylabel('买家实际支付金额')
plt.title('不同商品类型的销售情况')
plt.legend()
plt.show()

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这张图展示了不同商品类型的销售数量和销售额。柱状图部分显示了每种商品类型的销售数量，而折线图部分则展示了每种商品类型的总销售额。
在这里插入图片描述

意义：

柱状图显示哪些类型的商品销量最高，帮助企业识别市场需求较大的商品类型。
线图显示哪些类型的商品销售额最高，帮助企业了解哪些商品对收入贡献最大。
综合这两个信息，企业可以优化库存管理，确保畅销商品的供应充足，并制定针对性的营销策略以促进高销售额商品的销售。

这里使用bar绘制柱状图，plot绘制折线图，通过twinx在同一图中展示两种数据。

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在这里插入图片描述
这张图展示了不同品牌的商品销售数量和销售额。柱状图显示了各品牌的商品销售数量，而折线图显示了各品牌的总销售额。
意义：

柱状图帮助企业了解哪些品牌的商品销量最高，从而识别出市场上受欢迎的品牌。
折线图展示了各品牌的销售额，帮助企业了解哪个品牌的商品带来了最多的收入。
通过这些信息，企业可以重点推广销售额和销量都较高的品牌，同时考虑引入更多受欢迎品牌的商品。

这张图展示了不同平台（如Lazada、Shopee、考拉海购）的销售数量和销售额。柱状图显示了每个平台的销售数量，折线图展示了每个平台的总销售额。

在这里插入图片描述

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plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(daily_sales['订单创建时间'], daily_sales['商品总数量'], label='商品总数量')
plt.ylabel('商品总数量')
plt.twinx().plot(daily_sales['订单创建时间'], daily_sales['买家实际支付金额'], 'r-', label='买家实际支付金额')
plt.ylabel('买家实际支付金额')
plt.title('每日商品销售情况')
plt.legend()
plt.show()

在这里插入图片描述

这张图展示了不同下单方式（如手机端、电脑端）和支付方式（如支付宝、微信支付）的订单数量。柱状图显示了不同组合的订单数量。

意义：

帮助企业了解用户更倾向于使用哪种下单方式和支付方式，从而优化支付流程和用户体验。
识别最受欢迎的支付方式和下单方式，企业可以在这些方面进行优化和推广，提升用户满意度和转化率。

在这里插入图片描述

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# 绘制物流公司使用情况图表：
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(logistics_company['物流公司'], logistics_company['数量'])
plt.ylabel('订单数量')
plt.title('不同物流公司的使用情况')
plt.show()