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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。

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

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

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

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。

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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。