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天猫美妆数据解读.docx

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简介:
本文档深入分析了天猫平台上的美妆产品销售数据,揭示消费者偏好趋势及市场动向,为企业提供精准营销策略建议。 这是一个天猫双十一女性美妆的数据集,围绕产品及其销量和评论进行分析。数据包含7个特征,并有27599条记录,可以从多个角度解析文本内容。由于这些是真实的商业数据,因此进行了匿名处理,将原始的店铺名称替换为产品的品牌以保护商家隐私。此次数据分析使用的工具包括SQL、Excel和Tableau。

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    本文档深入分析了天猫平台上的美妆产品销售数据,揭示消费者偏好趋势及市场动向,为企业提供精准营销策略建议。 这是一个天猫双十一女性美妆的数据集,围绕产品及其销量和评论进行分析。数据包含7个特征,并有27599条记录,可以从多个角度解析文本内容。由于这些是真实的商业数据,因此进行了匿名处理,将原始的店铺名称替换为产品的品牌以保护商家隐私。此次数据分析使用的工具包括SQL、Excel和Tableau。
  • 分析
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    《天气数据分析解读》是一本深度解析气象数据背后科学原理的专业书籍。书中涵盖了从基础统计方法到高级模型构建的各种技术,旨在帮助读者理解并预测气候趋势与极端天气事件,适用于科研人员、学生及对气象学感兴趣的人士。 使用数据分析(天气分析)的方法,通过爬虫代码从中国天气网获取某一城市的天气数据,并对其进行深入的分析。生成各种雷达图和条形图来直观展示分析结果并加以详细解释。(压缩包中包括所有源文件、源代码以及整理过后的实验报告)。源代码可以在Jupyter Notebook环境中运行。
  • 双十一淘宝销售.csv
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    该文件包含了双十一期间淘宝平台上各类美妆产品的销售记录和统计数据,包括销量、销售额等信息,便于分析热门商品及市场趋势。 该数据集包含七个特征变量:日期、编号、名称、价格、销售量、评论数和店名。共有27599条记录,这些数据是从双十一期间淘宝美妆产品采集的。
  • 双十一淘宝销售.csv
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    该文件包含了双十一期间淘宝平台上美妆产品的销售数据,内容包括但不限于产品类别、销售额和销量等信息,便于分析消费者偏好及市场趋势。 双十一淘宝美妆数据.csv
  • 双十一淘宝销售.xlsx
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    该文件包含了双十一期间淘宝平台上各类美妆产品的销售数据,包括销售额、销量等关键指标,为商家提供市场分析依据。 双十一淘宝美妆数据.xlsx
  • 双十一可视化分析
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    《双十一美妆数据可视化分析》是一份全面解析中国双十一购物节期间美妆行业销售趋势与消费者行为的数据报告。通过图表和图形,直观呈现热销产品、品牌表现及市场动态,为企业提供战略决策依据。 双十一作为全球最大的购物狂欢节,在美妆产品类别上提供了大量的数据资源。各大美妆品牌在这一天推出各种优惠活动,吸引了众多消费者参与其中。本项目的目的是分析并可视化双十一期间淘宝平台上的美妆销售数据,以便帮助消费者了解不同品牌的折扣策略,并评估各品牌产品的性价比。 项目所使用的数据来源于双十一期间的淘宝美妆销售记录,其中包括商品分类、品牌名称、价格以及折扣率等信息。这些原始数据经过整理后被保存在Excel表格中以供详细分析使用。 本项目的具体分析目标包括: 1. 在售商品占比分析:识别并统计双十一期间市场上各美妆产品类别的分布情况。 2. 品牌折扣率对比:比较不同品牌的折扣力度,找出提供最大优惠的品牌。 3. 商品数量分布研究:评估参与活动的各大品牌提供的商品种类和数量,以了解其市场覆盖度。 4. 折扣策略解析:揭示各品牌在双十一期间采取的不同促销手法,帮助消费者辨别潜在的营销手段(如虚假标价或买一赠一等)。 5. 商品折扣深度分析:深入探讨具体产品的实际优惠程度,为消费者的购买决策提供依据。 项目将主要采用以下工具进行数据处理和可视化工作: - 使用Pandas库创建DataFrame对象来管理和操作表格形式的数据集; - 通过Matplotlib及其它相关软件包生成图表以直观展示数据分析结果。
  • SpringBoot商城源码及库(编号:031836)
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    本项目为Spring Boot开发的美妆在线商城系统源代码及配套数据库,包含商品管理、用户交互等核心功能模块。适合电商网站学习与二次开发使用。 对于未注册用户来说,可以搜索化妆品的信息但无法查看详情、进行支付操作;游客模式下需要登录才能完成相关操作。已注册的用户则能够查看商品详情、搜索商品并购买,且在购买后还可以发表评论或留言等。
  • 回购预测-
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    该数据集旨在提供一个全面的视角来分析和预测消费者在天猫平台上的商品回购行为,包含丰富的用户购物历史、评价等信息。适合用于研究消费者行为及电商平台策略优化。 数据来源于天池平台的文件包括:sample_submission.csv、test_format1.csv、train_format1.csv 和 user_info_format1.csv。