当前位置:   article > 正文

针对当当网畅销书籍榜单前500的研究分析_当当网图书畅销榜数据分析

当当网图书畅销榜数据分析

目录

第一章 项目介绍

第二章 项目组织与项目计划

第三章 数据采集.

3.1 数据采集目标.

3.2 数据采集工具与方法.

3.3 数据采集流程

3.4 数据采集保存

3.5 本章小结

第四章 数据预处理

4.1 数据预处理的目标

4.2 空值与重复值的处理

4.3 标点符号的处理

4.4 单位标准统一化

4.5 数值标准化

4.6 本章小结

第五章 数据分析与可视化

5.1 数据分析与可视化的目标

5.2 数据统计特征分析与可视化

5.3 数据分析与可视化

5.4 特征值与目标值分析与可视化

5.6 意见与建议.

5.7 本章小结

第六章 项目总结与项目心得

6.1 项目总结

第一章 项目介绍

项目名称:针对当当网畅销书籍榜单前500的研究分析

项目背景:当当网是中国较大的在线书店之一,提供图书、音像制品、电子书等商品。畅销书籍前500可能指的是销售量最高的五百本书,但也有可能是在当当网上得到最多关注和评价的五百本书。进行这一分析可能需要获取包含出版社、推荐度、售价、作者、评价数等数据的书籍清单。畅销书籍指的是当前最受欢迎或销售量最高的书籍。进行热销书籍分析不仅可以了解当前流行的书籍类型和内容,还可以分析读者的购买偏好和特点,这些书籍往往能够反映出当前读者群体的兴趣点和趋势。进行热销书籍分析的目的是为了深入了解这些畅销书籍的销售情况、读者群体、市场趋势等信息,以此来帮助书店或出版商更好地定位市场需求,以及制定相应的营销策略。

项目简介:这个项目分析旨在借助python,finbi等 工具,对当当网畅销数据top500进行一个研究分析,我们希望通过数据分析和可视画等方法,帮助图书市场进行一个良性发展。对于读者而言,该榜单由多个分类别组成,涵盖文学、教育、社科、儿童等不同领域,由于当下互联网的普及使得在线购物比线下实体店购物更加普遍和便利,热销书籍前500的榜单能够反映出广大读者的阅读需求,如果读者想寻找优秀的图书,可以通过查看榜单进行参考和借鉴。这个项目分析旨在借助python,finbi等 工具,对当当网畅销数据top500进行一个研究分析,我们希望通过数据分析和可视画等方法,帮助图书市场进行一个良性发展。改善图书市场的不足之处,形成读者、作者、书店、出版社四方之间的良性循环。

项目工具与可视化实现方法:Python,FinBI,SPSS

项目预期成果:

1.数据收集:收集当当网热销书籍前500的排名、类别、作者、出版日期、价格等相关信息,并建立报表。
2.客户画像:通过数据分析,了解购书用户的需求,兴趣爱好等基本面信息,进一步掌握目标消费者喜好。
3.热门主题:通过电子商务平台的算法模型对同类图书的关联度和特征进行分析,筛选出高转化率主题分类。
4.行业趋势:通过搜集该领域的新闻报道, 了解趋势,然后将这些与实际销售数据作对比,预测未来市场走势。
5.竞争对手分析:分析同类商品中竞争对手的表现和优点,以及借鉴竞争对手的亮点改进自家产品。

项目代码存放地址:(推荐Github、CSDN等代码管理、代码存放网站)

 

第二章 项目组织与项目计划

组长职责:制定项目计划、主题确定、数据分析

组员1职责:PPT制作与答辩、数据采集

组员2职责:数据清洗、数据分析

组员3职责:数据分析报告撰写、数据预处理

项目计划:

第一阶段:数据采集

(1)确定项目采集目标的数据源对象:

图书畅销榜-近24小时畅销书排行榜-当当畅销图书排行榜

(2)确定项目分析目标和采集需要的字段名:

书名、作者,评论等11个数据字段

(3)确定数据采集的工具与方法:

1.Python:用于数据收集、清洗和分析。

2.Pandas和Numpy:用于数据可视化,绘制图表。

3.Jupyter Notebook:用于代码开发和实验。

(4)确定数据采集后数据的存储方式和存储介质。

使用pandas库DataFrame对象进行存储,储存为CSV文件。

第二阶段:数据预处理

(1)将不完整的数据和重复的数据从数据集中去除

(2)从数据集中剔除标点符号等数据

(3)将日期、数量等从文本型转化为相应的数据类型

(4)将数值的单位转化为统一的单位标准

(5)将数据缺失值进行填充。

第三阶段:数据分析

(1)通过数据统计挖掘数据的统计特征,如图书的推荐度,折扣力度,评论数等。
(2)选取合

本文内容由网友自发贡献,转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/从前慢现在也慢/article/detail/809639
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号