摘要：【车厘子|Python+BI爬取3000条车厘子数据，发现了这些秘密|Python|上海市|excel】下面我直接以FineBI为例，FineBI是国内知名度比较高的本土数据分析工具，比起tableau这些国外工具最大的优点就是简单、灵活，只需要用鼠标拖拽就能实现各种分析操作，基本不需要写代...
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因此我在淘宝上用python爬取了3000条数据 ， 然后导入到了FineBI中进行可视化分析 ， 最终制作出了下面这样一份可视化报告：
下面我展示一下操作过程：
一、数据获取用Python在淘宝上进行数据爬取是老生常谈的操作了 ， 直接在淘宝上搜索“车厘子” ， 在下面的商品页中可以看到 ， 我们这次主要爬取的标签是“商品名称”、“价格”、“付款人数”、“店铺名称”、“发货地址”等：
按下F12 ， 调出后台查看源代码 ， 找到不同的商品标签代码 ， 比如价格是“price g_price g_price-highlight\">” ， 付款人数是“deal-cnt”等：
了解了网页的代码结构之后 ， 下一步就可以在python里直接编写代码了 ， 具体过程不详细介绍了 ， 部分代码如下：
爬取完数据之后导入到Excel里 ， 然后在Excel里经过简单的数据清洗和处理 ， 最终得到一份完成的数据表：
二、数据分析python虽然也能实现数据分析的功能 ， 但是需要敲代码 ， 学习成本和难度都比较大 ， 不如直接利用专业的数据分析工具进行分析 ， 比如常见的比如FineBI、Tableau、PowerBI等 。
下面我直接以FineBI为例 ， FineBI是国内知名度比较高的本土数据分析工具 ， 比起tableau这些国外工具最大的优点就是简单、灵活 ， 只需要用鼠标拖拽就能实现各种分析操作 ， 基本不需要写代码 ， 对新手非常友好 。
其实FineBI本质上属于企业级的业务数据分析平台 ， 除了数据分析之外 ， 还能实现数据管理、数据平台搭建等功能 ， 这里就不详细介绍了 ， 大家感兴趣的话我下一篇再介绍 。
有了excel源表 ， 首先我们将Excel导入到FineBI中：
【车厘子|Python+BI爬取3000条车厘子数据，发现了这些秘密】
然后直接点击页面左上角的“创建仪表板” ， 就可以进入到可视化后台：
下一步进入到仪表板进行可视化操作 ， 基本步骤是“选择图表类型——选择指标和维度——拖拽到指定坐标轴——美化细节” ， 比如我想要创建一张可视化地图 ， 首先要先选择图表类型为“区域地图” ， 然后要选择指标和维度 ， 但是原数据表里没有地理纬度 ， 因此需要自己创建：
最后 ， 我们再拖拽到指定坐标轴 ， 然后美化细节就可以完成一张可视化地图了：
以此类推 ， 其他的可视化图表也能够按照我们自己的需求进行制作 ， 这里不详细讲了 。
三、数据可视化1、车厘子销量分布情况
可以看出来国内车厘子最大的销量来自上海 ， 以及浙江、广东两省 ， 西藏、青海、内蒙古等省份都没有销量 ， 基本上来说沿海地区的销量要高于内陆 。
2、各省份销量情况
通过条形图就更明显了 ， 上海的销量有20多万 ， 几乎是浙江、广东、四川的总和 。
3、各城市的销量情况
筛选出了销量前十的城市 ， 以及每个城市平均的车厘子价格 ， 可以看出来上海的销量和价格都是最高的 ， 可以看出上海的购买力有多强了；
4、车厘子的价格区间情况分页标题#e#
数据表里将价格区间分为“50以下”、“50-100”、“100-150”、“150-200”、“200-500”、“500以上”等 ， 可以看出来占比最大的价格区间是“50-100” ， 这应该属于平民价格了；值得注意的是“200-500”的价格占比也高于“100-150” 。
5、各门店的销量与价格情况
可以看出销量最高的基本都是旗舰店 ， 最高的平均价格基本在600-800左右；
四、总结因为数据不算多 ， 所以这次没有做太深的数据分析 ， 大家可以自己拿数据 ， 在FineBI里进行更多的分析 ， 文中涉及到的工具和数据表 ， 回个“车厘子”就能得到 。
来源：(数据分析不是个事儿)
【】网址：/a/2021/0221/kd726494.html
标题：车厘子|Python+BI爬取3000条车厘子数据，发现了这些秘密
