基于python的电商运动服饰销售可视化分析系统

2023-10-23 16:41

本文主要是介绍基于python的电商运动服饰销售可视化分析系统,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长 Wechat / QQ 名片 :)

1. 项目背景

        随着电⼦商务的蓬勃发展,⽹络服装销售已经逐渐成为消费者最为青睐的廉价购物渠道。本项目基于python网络爬虫从某电商平台抓取所有运动服饰的销售数据,分析不同品牌运动服装价格分布、主流品牌运动服装销售占比、不同标签的运动服装销售占比、男女款式运动服装销售占比等信息,多维度对比各类服装价格的高低。并利用 TensorFlow 构建深度学习模型,实现对运动服饰销售价格的建模和预测。

2. 功能组成

        基于python的电商运动服饰销售分析与预测系统的功能主要包括:

 3. 电商运动服饰销售数据爬虫

        利用 request + beautifulsoup 等工具,抓取某电商平台的运动服饰栏目的在售商品及店铺等信息:

options = Options()
options.add_argument('--headless')
options.add_argument('--disable-gpu')
chrome_driver = 'path to chromedriver'
browser = webdriver.Chrome(chrome_options=options, executable_path=chrome_driver)base_url = 'https://list.xxxxx.com/list.html?cat=1318,12102,9765&page={}&sort=sort_rank_asc&trans=1&JL=6_0_0#J_main'file_out = open('sports_wears.json', 'w', encoding='utf8')
page = 1
while page < 262:url = base_url.format(page)print('--> 抓取 {} 页:{}'.format(page, url))browser.get(url)soup = BeautifulSoup(browser.page_source, 'lxml')items = soup.find_all('li', class_='gl-item')item_infos = []for item in items:item_info = {}# 服装价格price = item.find('div', class_='p-price').i.text.strip()# 服装名称name = item.find('div', class_='p-name').a.em.text.strip()# 评论人数......# 店铺名称......item_info['comment'] = commentitem_info['shop'] = shopitem_info['tags'] = tagsprint(json.dumps(item_info, ensure_ascii=False))item_infos.append(json.dumps(item_info, ensure_ascii=False) + '\n')page += 1# 保存数据file_out.writelines(item_infos)file_out.flush()time.sleep(1.1)
browser.close()

4. 电商运动服饰销售分析与预测系统

4.1 店铺销售情况查询

        使用选择框进行店铺的选择,查询当前各店铺在售运动服装的数据,包括:服装名称、店铺名称、标签、大小型号、评论个数、价格(元):

4.2 运动服装价格分布及影响因素分析

        为了更好的统计在售运动服装价格分布和大小型号之间的关系,设定了三类图,不同型号的运动服装在售件数(扇形图)、不同大小型号的运动服装的均价分布(条形图)、电商在售运动服装价格分布情况(散点图):

         各种型号的运动服装在售件数都显示在了扇形图对应的区域中,当鼠标悬浮在相应的位置时,便会显示该型号的在售个数和占比信息,如图中显示M型号的在售个数为3901,占比25.2%。在第二张图中,显示了不同大小型号的运动服装的均价分布,当鼠标悬浮在相应的位置时,便会显示该型号的均价信息,如途中显示的SS均价在559.00元。可以看出,在0-500之间的是最多的。同时由于散点过于密集,在此图的右上角具备区域缩放、区域缩放还原、还原、下载的功能。通过图表,可以很清晰的看到在售运动服装价格分布与大小型号之间关系。

 4.3 主流品牌运动服装销售占比

        不同品牌的运动服饰,其销售价格、在售数量不同,也反应了品牌的受欢迎程度,对不同品牌运动服装销售占比就行统计分析:

 4.4 不同标签的运动服装销售占比

        对新品、放心购、闪购、赠、门店有售、厂商配送、物流、险、自营、满减、满赠等不同标签的商品就行统计分析:

4.5 男女款式运动服装销售占比

        分析性别对运动服饰销售的影响程度,对齐销售占比就行统计分析:

 4.6 基于神经网络的运动服装价格预测

        利用商品的描述文本和标签等信息,预测商品的销售价格。基于 keras 或 TensorFlow 构建双向 GRU+Dense 的神经网络模型,利用抓取的运动服装数据进行模型的训练和验证:

# 构造双向 GRU + Dense 神经网络模型
def build_model():inp = Input(shape=(maxlen,))x = Embedding(max_features, embed_size)(inp)x = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(x)x = GlobalMaxPool1D()(x)x = Dense(16, activation="relu")(x)x = Dropout(0.1)(x)x = Dense(len(all_price_levels_map), activation="softmax")(x)model = Model(inputs=inp, outputs=x)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])return model

        模型结构如下: 

        并对商品的描述文本进行中文分词和词性标注:

# 词性标注算法
from jieba.analyse.tfidf import TFIDFclass WordSegmentPOSKeywordExtractor(TFIDF):def extract_sentence(self, sentence):......seg_words = []pos_words = []for w in words:wc = w.wordseg_words.append(wc)pos_words.append(w.flag)if len(wc.strip()) < 2 or wc.lower() in self.stop_words:continuefreq[wc] = freq.get(wc, 0.0) + 1.0return seg_words, pos_wordsextractor = WordSegmentPOSKeywordExtractor()

5. 结论

        本项目基于python网络爬虫从某电商平台抓取所有运动服饰的销售数据,分析不同品牌运动服装价格分布、主流品牌运动服装销售占比、不同标签的运动服装销售占比、男女款式运动服装销售占比等信息,多维度对比各类服装价格的高低。并利用 TensorFlow 构建深度学习模型,实现对运动服饰销售价格的建模和预测。

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

技术交流认准下方 CSDN 官方提供的学长 Wechat / QQ 名片 :)

精彩专栏推荐订阅:

1. Python 毕设精品实战案例
2. 自然语言处理 NLP 精品实战案例
3. 计算机视觉 CV 精品实战案例

这篇关于基于python的电商运动服饰销售可视化分析系统的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/269104

相关文章

Python实现终端清屏的几种方式详解

《Python实现终端清屏的几种方式详解》在使用Python进行终端交互式编程时,我们经常需要清空当前终端屏幕的内容,本文为大家整理了几种常见的实现方法,有需要的小伙伴可以参考下... 目录方法一:使用 `os` 模块调用系统命令方法二:使用 `subprocess` 模块执行命令方法三:打印多个换行符模拟

Python实现MQTT通信的示例代码

《Python实现MQTT通信的示例代码》本文主要介绍了Python实现MQTT通信的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 安装paho-mqtt库‌2. 搭建MQTT代理服务器(Broker)‌‌3. pytho

基于Python开发一个图像水印批量添加工具

《基于Python开发一个图像水印批量添加工具》在当今数字化内容爆炸式增长的时代,图像版权保护已成为创作者和企业的核心需求,本方案将详细介绍一个基于PythonPIL库的工业级图像水印解决方案,有需要... 目录一、系统架构设计1.1 整体处理流程1.2 类结构设计(扩展版本)二、核心算法深入解析2.1 自

从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南

《从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南》Playwright是针对Python语言的纯自动化工具,它可以通过单个API自动执行Chromium,Firefox和WebKit... 目录Playwright 简介核心优势安装步骤观点与案例结合Playwright 核心功能从零开始学习

Python 字典 (Dictionary)使用详解

《Python字典(Dictionary)使用详解》字典是python中最重要,最常用的数据结构之一,它提供了高效的键值对存储和查找能力,:本文主要介绍Python字典(Dictionary)... 目录字典1.基本特性2.创建字典3.访问元素4.修改字典5.删除元素6.字典遍历7.字典的高级特性默认字典

Python自动化批量重命名与整理文件系统

《Python自动化批量重命名与整理文件系统》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现一个强大的文件批量重命名与整理工具,帮助开发者自动化这一繁琐过程,有需要的小伙伴可以了解下... 目录简介环境准备项目功能概述代码详细解析1. 导入必要的库2. 配置参数设置3. 创建日志系统4. 安全文件名处

使用Python构建一个高效的日志处理系统

《使用Python构建一个高效的日志处理系统》这篇文章主要为大家详细讲解了如何使用Python开发一个专业的日志分析工具,能够自动化处理、分析和可视化各类日志文件,大幅提升运维效率,需要的可以了解下... 目录环境准备工具功能概述完整代码实现代码深度解析1. 类设计与初始化2. 日志解析核心逻辑3. 文件处

SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析

《SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析》文章比较了MySQL大数据量批量更新的多种方法,指出REPLACEINTO和ONDUPLICATEKEY效率最高但存在数据风险,MyB... 目录效率比较测试结构数据库初始化测试数据批量修改方案第一种 for第二种 case when第三种

python生成随机唯一id的几种实现方法

《python生成随机唯一id的几种实现方法》在Python中生成随机唯一ID有多种方法,根据不同的需求场景可以选择最适合的方案,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习... 目录方法 1:使用 UUID 模块(推荐)方法 2:使用 Secrets 模块(安全敏感场景)方法

解决1093 - You can‘t specify target table报错问题及原因分析

《解决1093-Youcan‘tspecifytargettable报错问题及原因分析》MySQL1093错误因UPDATE/DELETE语句的FROM子句直接引用目标表或嵌套子查询导致,... 目录报js错原因分析具体原因解决办法方法一:使用临时表方法二:使用JOIN方法三:使用EXISTS示例总结报错原