电商香水销售大数据：挖掘影响因素与市场策略

"该文档提供了一个关于香水产品数据挖掘的实战案例分析，涵盖了从数据预处理、统计分析到影响因素挖掘的全过程。案例基于1009条电商香水销售数据，涉及商品信息如产地、香调、适用性别、适用场所等，并通过Python进行数据清洗与转化。数据预处理包括数值字段的标准化，如将评价数和价格转化为等级，并对适用场所进行量化。统计分析部分展示了香水的价格、销量、产地、包装、香调、净含量等方面的分布情况。最后，利用C5.0决策树算法探索了影响香水销量的关键因素，指出产地、香调等属性的重要性。" 在本案例中，主要涉及以下几个知识点： 1. 数据抓取与预处理：分析者从电商网站获取了香水销售数据，并进行了预处理工作，包括数据清洗、字段转换和数据标准化。例如，将"评价"字段的非标准格式（如"1.9万+"）转换为数值形式，将"适用场所"字段分解为多个二元变量，以及统一商品产地为"中国"。 2. 数据离散化：为了便于分析，对香水的价格和评价数进行等间距的分箱，转化为价格等级和销量等级，这种方法可以减少连续变量带来的复杂性，同时保留关键信息。 3. 描述性统计分析：通过对香水产品的价格、销量、产地、包装、香调、净含量等进行统计分析，生成各种图表，如销量描述分析图、产地分布图、销量箱型图等，这些图表帮助我们直观理解数据分布和特征。 4. 数据可视化：用图形展示数据，如产地分布图、销量箱型图等，这些可视化手段有助于识别潜在模式和趋势。 5. 因素分析：通过C5.0决策树算法，识别影响香水销量的关键因素，如产地（中国和法国生产的香水）、香调等，这为制定销售策略和采购计划提供了依据。 6. 决策树模型：决策树是一种常用的数据挖掘工具，用于预测和分类问题。在这个案例中，它被用来预测香水销量等级，揭示了各个特征变量对销量的相对重要性。 这个案例不仅展示了数据分析的完整流程，也体现了数据驱动决策的重要性。通过深入理解香水市场的各项指标，商家可以更准确地预测市场需求，优化产品线，提升销售业绩。此外，该案例对于学习数据分析和数据挖掘的人来说，具有很高的实践价值。