CDA數(shù)據(jù)分析師 出品  

作者：Mika

數(shù)據(jù)：真達(dá)  

如果說冬天對北方人來說只是一個季節(jié)，而對南方人來說是一場“渡劫”。北方的冷是干冷，物理攻擊，多穿一點(diǎn)就好了。而且室內(nèi)有暖氣，在室內(nèi)可以穿著短袖吃冰棍。

而南方的冷是濕冷，魔法攻擊，穿再多沒有用。而且室內(nèi)還沒暖氣，各種段子也是層出不窮：

“你在北方的暖氣里四季如春，我在南方的寒冬下凍成冰棍兒”

“北方人過冬靠的是暖氣，南方人過冬靠的是一身正氣”

“我是一只來自北方的狼，來到南方卻被凍成了狗”

一到冬天南方人除了靠一身浩然正氣，空調(diào)、電熱毯、油汀、電暖氣等各類花式取暖電器都得安排上。

內(nèi)貿(mào)批發(fā)平臺1688上獲取的數(shù)據(jù)顯示，進(jìn)入11月以來，暖氣片在南方城市的銷量比去年同期增長了300%，平臺上取暖小家電品類整體營業(yè)額同比增幅達(dá)到200%，其中發(fā)熱墊的同比增速甚至高達(dá)600%。

據(jù)顯示，暖氣片和暖氣設(shè)備銷量貢獻(xiàn)最大的國內(nèi)客戶，主要都是來自長江沿線城市，以江浙滬、安徽、湖南、湖北、重慶、四川等地居多，一時間“南方取暖設(shè)備被買爆”話題登上了微博熱搜，讓人不禁感嘆南方人過個冬天實(shí)在是太難了。

用Python分析全網(wǎng)取暖器數(shù)據(jù)

我們使用Python獲取了淘寶網(wǎng)搜索關(guān)鍵詞暖氣片、取暖器、壁掛爐的商品數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。

1.讀取數(shù)據(jù)

首先導(dǎo)入獲取的數(shù)據(jù)。

# 導(dǎo)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 

# 讀取數(shù)據(jù) df_all = pd.read_csv('../data/導(dǎo)出數(shù)據(jù).csv')
df_all.head() 

df_all.shape (13212, 7)

2.數(shù)據(jù)清洗和整理

此處我們需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以便后續(xù)分析和可視化，主要工作內(nèi)容如下：

• 刪除記錄的重復(fù)值
• goods_price列處理：提取數(shù)值
• purchase_num列處理：提取數(shù)值
• 計(jì)算銷售額sales_volume = goods_price*purchase_num
• 刪除多余的列

代碼實(shí)現(xiàn)如下：

df = df_all.copy() # 去除重復(fù)值 df.drop_duplicates(inplace=True)
df.shape
(6849, 7)

# 篩選記錄 df = df[df['purchase_num'].str.contains('人付款')] # goods_price列處理 df['goods_price'] = df['goods_price'].str.extract('(d+.{0,1}d*)')  
df['goods_price'] = df['goods_price'].astype('float') # purchase_num列處理 df['num'] = df['purchase_num'].str.extract('(d+.{0,1}d*)')
df['num'] = df['num'].astype('float') 
df['unit'] = [10000 if '萬' in i else 1 for i in df['purchase_num']] # 計(jì)算銷量 df['purchase_num'] = df['num'] * df['unit'] # 計(jì)算銷售額 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])  # 刪除多余的列 df.drop(['num', 'unit', 'detail_url'], axis=1, inplace=True) # 重置索引 df = df.reset_index(drop=True)
df.head() 

3.數(shù)據(jù)可視化

此處我們對店鋪銷量、產(chǎn)地分布、商品價(jià)格等方面進(jìn)行可視化分析：

市場上的取暖器種類較多，有暖風(fēng)機(jī)、小太陽、電熱膜、油汀、快熱爐、踢腳線等取暖設(shè)備，我們首先看到這些取暖器的標(biāo)題詞云。

商品標(biāo)題詞云圖

可以看到"取暖器" "暖風(fēng)機(jī)" "暖氣片"都是出現(xiàn)的高頻詞。在特征方面"家用" "節(jié)能" "速熱"都十分常見。

接著，看到店鋪月銷量排名Top10。

店鋪月銷量排名Top10

可以看到店鋪銷量前十，凱瑞萊旗艦店位居第一。其后春尚電器專營店和蘇寧易購分別是第二第三名。排在前十的還有美的、tcl等品牌。

# 計(jì)算top10店鋪 shop_top10 = df.groupby('shop_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)

全國各省份產(chǎn)地銷量排名Top10

這些取暖器的產(chǎn)地都在哪兒呢？經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，浙江是生產(chǎn)取暖器的頭號大省，在產(chǎn)地銷量排名中一騎絕塵位居第一。之后排在第二位的是廣東。湖南、江蘇、山東分別位居第三第四第五名。

# 計(jì)算銷量top10 province_top10 = df.groupby('province_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)

不同價(jià)格區(qū)間的商品數(shù)量占比

取暖器都賣多少錢呢？經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，100元以下的商品是最多占比高達(dá)34.76%。其次是200-500元的商品，占比22.09%。

不同價(jià)格區(qū)間的銷量占比

與此同時，在銷量方面，價(jià)格在100元以下和100-200元之間的取暖產(chǎn)品也是銷量最好的，全網(wǎng)銷售量分別占比37.49%和35.92%。

結(jié)語

有了各式各樣的取暖器，南方冬天就好過了嗎？并不，空調(diào)開久了干，踢腳線耗電高，油汀等電暖氣更適合局部取暖，大空間制熱效果差。

雖然近年來也有很多南方家庭選擇全房裝地暖的，然而電暖用起來一個月電費(fèi)就高達(dá)2、3千，這可能就是北方一個冬天的暖氣費(fèi)用了。這么對比起來，似乎還是開空調(diào)和取暖器實(shí)在啊。