我统计了某东40万丝袜销售的数据，分析出中国女性（以及男性）的喜好

创作立场声明：希望得到你们的一键三连~

写在前面

大家好，我是爱喝咖啡的大蒜先生。

最近一直在写python相关的文章，也得到了各位值友的好评。感兴趣的小伙伴们，欢迎关注我～

今天继续写大家都感兴趣的话题吧，统计分析某东--丝袜--真实的销量数据，也顺便做一下关于中国女性（不仅是女性）喜好的简单分析，各位老司机们坐稳了，咱们这就出发。

数据准备

1、确定获取内容

淘宝数据太多，鱼龙混杂，不便于分析，所以获取方向就定在了京东。

通过浏览京东相关商品，最终确定了本次统计分析要抓取的内容，就是每个商品下面的评论等内容。

因为每个评论都是实际购买之后才发生的，所以具有一定的真实性和可参考性。

本次获取的内容如下：

1）用户名

2）Plus会员以及普通用户数量情况

3）评论内容（情感特征词分析用）

4）丝袜颜色

5）购买时间

2、实施内容获取

1）生成统计文档

当然，如果您有耐心的话，一条条去翻看评论，最后也能得出结论。但是咱毕竟是搞技术的，还是通过代码获取吧。

通过大半天的获取，最终形成了100多篇结构性文档，将近35万条丝袜有效购买的数据，并做了数据清理以及检验之后，录入数据库。

2）录入数据库，进行数据的再次加工

结构化文档录入数据库，将丝袜颜色，用户类型（Plus会员和普通会员）数据二次加工之后，整理成方便统计的统一数据。整理好之后，不仅是各位女性，老司机们也能看的明白了，方便你我她!>它 ～

统计生成可视化图表

OK！一切搞定，咱们看看能分析出哪些有意思的图表吧。

1、京东Plus会员比例情况

通过获取购买丝袜品类下所有的用户类型，咱们看看京东Plus会员的占比情况。

左边是普通用户（20万），右边是Plus用户（13万）。

可以看出，普通用户将近是Plus会员的2倍。通过这个统计也可以推测出，京东非会员比例还是相当高的，看来京东还是有很大的营收前景。

2、评论时间趋势分析

通过35万件商品的评论时间，大致推断出女性网购以及消费的时间趋势。

X轴是一天的24小时分布，Y轴是评论量。

统计之后我就一个感想，好家伙！我直呼好家伙！！

8点之后，评论量直线攀升，一直到10点左右，到达最高点2万多人，难道大家一上班就开始摸鱼么？

下午的评论量也不少，维持在2万上下，直到晚上9点之后才开始下降。看来9点以后，大家都回归到家庭生活之中，在线人数自然也就下来了。

紧接着是0点，又一波高潮之后逐渐下降，不用想，肯定又是一波零点抢购啊 。

3、丝袜颜色分析

久等了！老司机们喜欢的内容终于来了！！

这里统计了丝袜颜色销量的前10位。

第一位不用想了，满大街都是的肤色，或者是浅肤色丝袜，达到了12万件。可能这个颜色的丝袜无论是日常生活，还是工作场合，都显得正式吧（此结论纯属个人猜测 ）

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然后就是黑色，销量10万件+，是因为黑色的正式，显瘦，还是什么？知道答案的小伙伴们欢迎留言。

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白色和灰色丝袜销量不相上下，最近很多跳舞的小姐姐们都爱穿这些颜色的丝袜，是不是带火了一波销量呢？

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再往后就各种颜色的丝袜都有了，咖啡色、粉色、蓝色......销量也都不算少。

但是在北京，我是真没见过 。

不知道您都在哪些地方见到过？

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4、新发现

本次统计中，除了女性日常穿着的丝袜，还有哪些另类的款式呢？跟我来看看。

对，你没猜错！

生活情趣方面的用品销量也真不少呀。看来咱们除了美好的物质生活之外，也开始逐渐追求精神层次的享受了。挺好！

（这里就不放图和链接了，老司机们可自行搜索 ）

5、情感特征词分析

本次获取了35万条有效评论，并解析出将近150万的关键词，通过大数据统计，咱们看看最常出现的评价都有哪些。

大字是高频的词汇，看来丝袜这个品类下整体评价还不错，大部分购买后的人都会评论说“不错”，“值得”，“可以”，也会有很多诸如“勾丝”，“瑕疵”之类的负面评价。所以各位女性，以及老司机们在购买丝袜时，一定要多看评论再下单哦 ～

写在最后

以上就是本篇文章的全部内容了。

写这篇文章着实费了不少功夫，所以希望屏幕前的你一键三连支持哦～

各位值友还有什么想看的，欢迎在下方留言 。

我是大蒜先生，咱们下回见。