
作者:Mika
数据:真达
如果说冬天对北方人来说只是一个季节,而对南方人来说是一场“渡劫”。北方的冷是干冷,物理攻击,多穿一点就好了。而且室内有暖气,在室内可以穿着短袖吃冰棍。
而南方的冷是湿冷,魔法攻击,穿再多没有用。而且室内还没暖气,各种段子也是层出不穷:
“你在北方的暖气里四季如春,我在南方的寒冬下冻成冰棍儿”
“北方人过冬靠的是暖气,南方人过冬靠的是一身正气”
“我是一只来自北方的狼,来到南方却被冻成了狗”
一到冬天南方人除了靠一身浩然正气,空调、电热毯、油汀、电暖气等各类花式取暖电器都得安排上。
内贸批发平台1688上获取的数据显示,进入11月以来,暖气片在南方城市的销量比去年同期增长了300%,平台上取暖小家电品类整体营业额同比增幅达到200%,其中发热垫的同比增速甚至高达600%。
据显示,暖气片和暖气设备销量贡献最大的国内客户,主要都是来自长江沿线城市,以江浙沪、安徽、湖南、湖北、重庆、四川等地居多,一时间“南方取暖设备被买爆”话题登上了微博热搜,让人不禁感叹南方人过个冬天实在是太难了。
用Python分析全网取暖器数据
我们使用Python获取了淘宝网搜索关键词暖气片、取暖器、壁挂炉的商品数据,并进行了数据分析。
1.读取数据
首先导入获取的数据。
# 导入工具包 import numpy as np import pandas as pd from pyecharts.charts import Bar, Pie, Map, Page from pyecharts import options as opts import jieba
# 读取数据 df_all = pd.read_csv('../data/导出数据.csv')
df_all.head()
df_all.shape (13212, 7)
2.数据清洗和整理
此处我们需要对数据集进行数据清洗以便后续分析和可视化,主要工作内容如下:
代码实现如下:
df = df_all.copy() # 去除重复值 df.drop_duplicates(inplace=True)
df.shape
(6849, 7)
# 筛选记录 df = df[df['purchase_num'].str.contains('人付款')] # goods_price列处理 df['goods_price'] = df['goods_price'].str.extract('(d+.{0,1}d*)') df['goods_price'] = df['goods_price'].astype('float') # purchase_num列处理 df['num'] = df['purchase_num'].str.extract('(d+.{0,1}d*)') df['num'] = df['num'].astype('float') df['unit'] = [10000 if '万' in i else 1 for i in df['purchase_num']] # 计算销量 df['purchase_num'] = df['num'] * df['unit'] # 计算销售额 df['sales_volume'] = df['goods_price'] * df['purchase_num'] # 提取省份字段 df['province_name'] = df['location'].astype('str').str.split(' ').apply(lambda x:x[0]) # 删除多余的列 df.drop(['num', 'unit', 'detail_url'], axis=1, inplace=True) # 重置索引 df = df.reset_index(drop=True) df.head()
3.数据可视化
此处我们对店铺销量、产地分布、商品价格等方面进行可视化分析:
市场上的取暖器种类较多,有暖风机、小太阳、电热膜、油汀、快热炉、踢脚线等取暖设备,我们首先看到这些取暖器的标题词云。
商品标题词云图
可以看到"取暖器" "暖风机" "暖气片"都是出现的高频词。在特征方面"家用" "节能" "速热"都十分常见。
接着,看到店铺月销量排名Top10。
店铺月销量排名Top10
可以看到店铺销量前十,凯瑞莱旗舰店位居第一。其后春尚电器专营店和苏宁易购分别是第二第三名。排在前十的还有美的、tcl等品牌。
# 计算top10店铺 shop_top10 = df.groupby('shop_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
全国各省份产地销量排名Top10
这些取暖器的产地都在哪儿呢?经过分析发现,浙江是生产取暖器的头号大省,在产地销量排名中一骑绝尘位居第一。之后排在第二位的是广东。湖南、江苏、山东分别位居第三第四第五名。
# 计算销量top10 province_top10 = df.groupby('province_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
不同价格区间的商品数量占比
取暖器都卖多少钱呢?经过分析发现,100元以下的商品是最多占比高达34.76%。其次是200-500元的商品,占比22.09%。
不同价格区间的销量占比
与此同时,在销量方面,价格在100元以下和100-200元之间的取暖产品也是销量最好的,全网销售量分别占比37.49%和35.92%。
结语
有了各式各样的取暖器,南方冬天就好过了吗?并不,空调开久了干,踢脚线耗电高,油汀等电暖气更适合局部取暖,大空间制热效果差。
虽然近年来也有很多南方家庭选择全房装地暖的,然而电暖用起来一个月电费就高达2、3千,这可能就是北方一个冬天的暖气费用了。这么对比起来,似乎还是开空调和取暖器实在啊。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10