Python电商数据分析：基于天猫、淘宝数据挖掘

随着电商行业的迅速发展，越来越多的企业开始关注电商数据分析。其中，天猫和淘宝作为中国最大的两个电商平台，具有丰富的交易数据资源。本文将介绍如何使用Python进行天猫、淘宝电商数据分析，为企业提供更好的业务决策支持。

一、数据获取

首先，我们需要获取天猫和淘宝的交易数据。天猫和淘宝都提供了API接口，我们可以使用Python中的requests库进行调用。以淘宝为例，可以使用以下代码获取指定时间范围内的交易数据：

```python
import requests
import json

def get_taobao_data(start_date, end_date):
    url = "https://api.taobao.com/router/rest"
    params = {
        "app_key": "YOUR_APP_KEY",
        "format": "json",
        "method": "taobao.trades.sold.get",
        "session": "YOUR_SESSION_KEY",
        "timestamp": "2022-01-01 00:00:00",
        "v": "2.0",
        "fields": "tid,created,pay_time,receiver_name,receiver_mobile,receiver_state,receiver_city,receiver_district,receiver_address,orders.num_iid,orders.title,orders.pic_path,orders.price,orders.num,orders.total_fee,orders.refund_status"
    }
    params["start_created"] = start_date + " 00:00:00"
    params["end_created"] = end_date + " 00:00:00"
    response = requests.post(url, params=params)
    data = json.loads(response.text)
    return data["trades_sold_get_response"]["trades"]["trade"]
```

其中，start_date和end_date为指定的时间范围，YOUR_APP_KEY和YOUR_SESSION_KEY分别为淘宝开放平台申请的App Key和Session Key。

类似地，可以使用类似的方式获取天猫的交易数据。

二、数据清洗

获取到的交易数据可能存在一些不规则数据或者重复数据，需要进行清洗处理，以保证后续的数据分析准确性。

例如，可以使用pandas库进行去重和空值处理：

```python
import pandas as pd

def clean_data(df):
    # 去重
    df.drop_duplicates(subset=["tid"], inplace=True)
    # 处理空值
    df.dropna(subset=["receiver_name", "receiver_mobile", "receiver_state", "receiver_city", "receiver_district", "receiver_address"], inplace=True)

    return df
```

三、数据分析

清洗后的数据可以用于各类数据分析。例如，我们可以使用pandas库进行数据聚合和统计，以了解交易情况和用户行为等信息。

以下是一个展示每日订单数量的代码示例：

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

def analyze_data(df):
    # 计算每日订单数量
    daily_orders = df.groupby(df["created"].dt.date)["tid"].count()
    daily_orders.plot()
    plt.title("Daily Orders")
    plt.xlabel("Date")
    plt.ylabel("Number of Orders")
    plt.show()
```

除了订单数量，还可以进行更多的数据分析，例如：

- 用户地域分布
- 商品销量和热度分析
- 用户活跃度分析

四、数据可视化

在数据分析的过程中，数据可视化是一个非常重要的环节。Python中有多种可视化库可供选择，例如matplotlib、seaborn、plotly等。

以下是一个展示用户地域分布的代码示例：

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

def plot_geo_distribution(df):
    # 计算用户地域分布
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    map_data = df.groupby(["receiver_state", "receiver_city"]).size().reset_index(name="count")
    map_data["location"] = map_data["receiver_state"] + map_data["receiver_city"]
    map_data.drop_duplicates(subset=["location"], inplace=True)
    map_data.set_index("location", inplace=True)
    # 绘制地图
    geo_data = pd.read_csv("geo.csv")
    geo_map = pd.merge(map_data, geo_data, on=["receiver_state", "receiver_city"])
    sns.scatterplot(data=geo_map, x="lng", y="lat", size="count", sizes=(10, 500), alpha=0.5)
    plt.title("User Geo Distribution")
    plt.show()
```

五、总结

本文介绍了如何使用Python进行天猫、淘宝电商数据分析，包括数据获取、数据清洗、数据分析和数据可视化四个方面。通过数据分析，可以为企业提供更好的业务决策支持。

在实际项目中，还需要根据特定需求进行数据处理和分析，并针对不同的业务场景进行数据可视化。希望本文可以为读者提供一些参考和借鉴。