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Python实现NIKE耐克女REACT跑步鞋数据分析和可视化

来源：花匠小妙招时间：2024-11-08 08:40

Python实现NIKE耐克女REACT跑步鞋数据分析和可视化

引言

在当今数据驱动的时代，数据分析与可视化在各个领域都扮演着至关重要的角色。对于运动品牌而言，了解产品的市场表现和消费者反馈是提升产品质量和用户体验的关键。本文将以NIKE耐克女REACT跑步鞋为例，利用Python进行数据分析和可视化，揭示这款鞋的市场表现和用户评价。

数据来源与准备

首先，我们需要获取相关数据。数据来源可以包括电商平台销售数据、社交媒体用户评论、专业评测网站等。为简化示例，我们假设已经从某电商平台获取了以下数据：

销售数据：包括日期、销量、价格等信息。 用户评论数据：包括用户评分、评论内容、评论时间等信息。

我们将这些数据存储在CSV文件中，分别为sales_data.csv和reviews_data.csv。

数据加载与预处理

import pandas as pd # 加载数据 sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv') reviews_data = pd.read_csv('reviews_data.csv') # 数据预处理 # 转换日期格式 sales_data['日期'] = pd.to_datetime(sales_data['日期']) reviews_data['评论时间'] = pd.to_datetime(reviews_data['评论时间']) # 查看数据概览 print(sales_data.head()) print(reviews_data.head())

销售数据分析

销量趋势分析

import matplotlib.pyplot as plt # 按日期分组计算每日销量 daily_sales = sales_data.groupby('日期')['销量'].sum() # 绘制销量趋势图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(daily_sales.index, daily_sales.values, marker='o') plt.title('NIKE耐克女REACT跑步鞋每日销量趋势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销量') plt.grid(True) plt.show() 价格分布分析

# 绘制价格分布直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(sales_data['价格'], bins=20, color='skyblue', edgecolor='black') plt.title('NIKE耐克女REACT跑步鞋价格分布') plt.xlabel('价格') plt.ylabel('频数') plt.grid(True) plt.show()

用户评论数据分析

评分分布分析

# 绘制评分分布图 plt.figure(figsize=(10, 6)) reviews_data['评分'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar', color='lightgreen', edgecolor='black') plt.title('NIKE耐克女REACT跑步鞋用户评分分布') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('频数') plt.grid(True) plt.show() 评论情感分析

为了更深入地了解用户对产品的评价，我们可以进行简单的情感分析。

from textblob import TextBlob # 定义情感分析函数 def analyze_sentiment(text): analysis = TextBlob(text) return analysis.sentiment.polarity # 应用情感分析函数 reviews_data['情感得分'] = reviews_data['评论内容'].apply(analyze_sentiment) # 绘制情感得分分布图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(reviews_data['情感得分'], bins=20, color='pink', edgecolor='black') plt.title('NIKE耐克女REACT跑步鞋用户评论情感得分分布') plt.xlabel('情感得分') plt.ylabel('频数') plt.grid(True) plt.show()

综合分析与结论

通过上述数据分析，我们可以得出以下结论：

销量趋势：销量在某些时间段内有明显的波动，可能与促销活动或季节性因素有关。 价格分布：价格分布较为集中，表明产品定价策略较为稳定。 评分分布：用户评分主要集中在4-5分，说明产品整体满意度较高。 情感分析：大部分评论情感得分偏向正面，表明用户对产品的评价较为积极。

未来展望

基于以上分析，NIKE可以考虑以下策略：

优化促销活动：在销量低谷期推出促销活动，提升销量。 价格策略调整：根据价格分布情况，适当调整价格策略，吸引更多消费者。 提升产品质量：针对用户反馈中的负面评论，改进产品设计，提升用户体验。

结语

通过Python进行数据分析和可视化，我们不仅揭示了NIKE耐克女REACT跑步鞋的市场表现和用户评价，还为品牌未来的市场策略提供了有力支持。数据分析与可视化在产品运营和决策中发挥着不可替代的作用，值得我们深入探索和应用。

希望本文的分析方法和结论能为相关从业者提供参考和启发，共同推动数据驱动决策的发展。