研究报告：利用电商记交互式文档进行市场研究 —— 以淘宝牛仔裤为例

介绍

随着电子商务的快速发展，电商平台已成为消费者获取商品信息和进行购物的主要渠道。尤其是淘宝，作为中国最大和最具影响力的电商平台之一，吸引了大量消费者和商家。作为一个创业者或电商从业者，了解市场动态和竞争环境至关重要。而数据采集、分析和可视化则成为了帮助我们深入了解市场的重要工具。

本文通过一个实际的例子——采集淘宝搜索“牛仔裤”结果，绘制“价格-月销量”散点图，向读者展示如何利用数据采集和可视化技术进行市场研究。我们将结合具体的代码示例，向不熟悉数据分析的创业者、企业家和电商从业者，通俗易懂地讲解整个研究过程。

💻交互式文档 💬向助教提问

步骤1：上传Excel文件

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步骤2：点击“运行”按钮

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步骤3：查看散点图

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什么是交互式文档

电商记(dianshangji.com)提供了一种交互式文档的编辑器，旨在通过集成编程代码、数据分析、可视化以及多种交互功能，提供更高效、更直观的数据处理和分析体验。它特别适用于需要动态更新内容和与用户进行交互的场景。

以下是电商记文档编辑器的一些关键功能：

1. 代码执行与数据处理

电商记允许用户直接在文档中编写和执行代码，支持多种编程语言（如Python、JavaScript等）。
通过集成的数据处理库（如Pandas、Numpy、Matplotlib等），用户可以进行数据清洗、分析和可视化工作。

2. 文件上传与导入

用户可以通过交互界面轻松上传本地文件（如Excel文件、CSV文件等），并将这些文件用于后续的分析和可视化。
支持通过编程接口读取和处理上传的文件，使得数据分析过程更为简便和自动化。

3. 可视化展示

支持各种数据可视化功能，如散点图、折线图、柱状图、热力图等。用户能够在文档中实时生成可视化结果，帮助直观呈现数据分析结果。
可视化组件与数据分析紧密集成，能够自动更新，确保结果始终与最新的数据保持一致。

4. 交互式元素

通过HTML、JavaScript和Python的结合，用户可以创建交互式控件（如文件上传框、按钮、输入框等），使得文档的操作更加灵活。
交互功能能够动态更新页面内容，根据用户输入或选择，实时调整分析结果或图表展示。

5. 实时数据更新与反馈

电商记可以实时处理用户输入的动态数据，并即刻反馈分析结果或可视化展示，使得用户能在分析过程中获得即时反馈。
这种实时性对于需要不断调整和优化的业务决策尤为重要。

6. 支持多种媒体与格式

用户可以在文档中嵌入图片、视频、文字、链接等多种媒体格式，使得文档内容更加丰富和多元化。
通过Markdown支持的格式化功能，用户能够轻松撰写和整理文档，使内容更加清晰易读。

7. 便捷的代码共享与复用

电商记编辑器支持代码块的复用与分享，用户可以轻松共享自己的代码和分析方法，促进团队协作与知识共享。
可导出为不同格式（如PDF、HTML等），便于生成报告或与他人分享研究成果。

总结

电商记对交互式文档的编辑器，具有强大功能，使其成为一种非常适合数据分析、机器学习、市场研究等领域的工具。通过集成代码执行、数据可视化和交互式操作，它能够帮助用户快速进行数据分析，提升工作效率，并使分析过程更加透明和互动。

接下来，我们讲解如何编写交互式文档，用户可以参考下面的过程对其它类型的数据进行分析和可视化。

1. 数据采集：从淘宝获取牛仔裤相关信息

为了进行分析，我们首先需要从淘宝平台采集有关“牛仔裤”的搜索结果。由于淘宝的搜索结果具有动态变化的特性，我们通常需要借助一些工具进行数据采集。在这次研究中，我们使用了电商记插件进行数据采集，获取了2025新版的淘宝搜索结果文件。

如何使用电商记插件采集数据并上传

电商记插件能够帮助用户从淘宝平台采集各类商品的详细信息，如价格、销量、评分等。在这个过程中，您需要先通过电商记插件获取并下载包含淘宝搜索结果的Excel文件，文件中包含商品的“价格”和“月销量”数据。以下是您在使用交互式文档时需要执行的步骤：

采集数据：在电商记插件中设置搜索条件，选择“牛仔裤”作为关键词，设置日期范围，并选择需要的数据字段（如“价格”和“月销量”）。点击“下载”按钮，生成包含所选数据的Excel文件。

上传文件：在交互式文档中，用户需要将下载的Excel文件上传至网页。这可以通过以下的JavaScript代码实现：

const fileInput = document.getElementById('fileInput');
fileInput.addEventListener('change', async function(ev){
 const file = fileInput.files[0];
 if (!file) {
     alert("Please select a file first.");
     return;
 }

 // 读取文件为 ArrayBuffer
 const arrayBuffer = await file.arrayBuffer();

 // 将 ArrayBuffer 转换为 Uint8Array
 const uint8Array = new Uint8Array(arrayBuffer);

 pyodide.FS.writeFile('/file1.xlsx', uint8Array);
});

上传完成后，用户就可以在网页上通过交互式文档进行数据分析和可视化操作。

2. 数据清理与预处理

2.1 读取数据

我们首先读取Excel文件中的数据。由于在淘宝的搜索结果中，数据并非一开始就按整齐的格式展示，因此我们需要对其进行一些清理。我们使用了Python中的Pandas库来进行数据的读取和处理。

# 读取Excel文件，跳过前两行（即从第三行开始读取），只保留“价格”和“月销量”两个字段
df = pd.read_excel('/file1.xlsx', skiprows=2, usecols=['价格', '月销量'])

此时，数据已经成功加载到内存中，且只保留了我们感兴趣的两个字段。接下来，我们需要处理“月销量”字段的数据，确保它们统一且符合分析要求。

2.2 清理“月销量”字段

淘宝的“月销量”字段存在多种表达方式，包括“万+”、“+人收货”等，我们需要编写代码来将这些不同的表达方式统一为数字形式，以便进行后续分析。

我们定义了一个清洗函数，来处理不同的情况：

def clean_month_sales(sales_str):
    if pd.isna(sales_str):
        return None

    sales_str = str(sales_str).strip()

    if "本月行业热销" in sales_str:
        return 1000
    elif "万+" in sales_str:
        match = re.search(r'(\d+)', sales_str)
        if match:
            return int(match.group(1)) * 10000
    elif "+人收货" in sales_str:
        match = re.search(r'(\d+)', sales_str)
        if match:
            return int(match.group(1))

    try:
        return int(sales_str)
    except ValueError:
        return None

通过上述函数，我们成功地将“月销量”字段中的各种表示方式转换为整数形式。例如，"1万+" 会被转换为 10000，“1000+人收货”会被转换为 1000。

2.3 数据清洗后检查

在数据清理后，我们可以通过查看前几条记录，确保数据已经处理得当：

print(df.head(5))

输出的结果应当包含规范化后的“价格”和“月销量”数据。

3. 数据分析与可视化

3.1 过滤异常值

为了保证数据的准确性，我们需要剔除价格过高或不合理的记录。在我们的分析中，假设牛仔裤的价格一般在 1 至 1000 元之间，因此我们将剔除价格大于 1000 元的记录。

# 过滤掉“价格”大于1000的记录
df_filtered = df[df['价格'].apply(lambda x: (1 <= x <= 1000))]

3.2 绘制“价格-月销量”散点图

现在，数据已经处理完毕，我们可以开始绘制“价格-月销量”散点图了。散点图是一种非常直观的可视化方式，可以帮助我们理解价格与月销量之间的关系。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df_filtered['价格'], df_filtered['月销量'], alpha=0.5)
plt.title('价格 vs 月销量 散点图', font=font)
plt.xlabel('价格', font=font)
plt.ylabel('月销量', font=font)
plt.grid(True)
plt.show()

通过散点图，我们可以直观地看到价格和月销量之间的关系。例如，可能会发现，某些价格较低的牛仔裤销量较高，而高价商品的销量则较低，这为我们后续的市场策略和定价决策提供了有价值的信息。

4. 数据分析结果

4.1 价格与销量的相关性

从“价格-月销量”散点图中，我们可以发现，价格较低的牛仔裤往往销量较高，而高价格的牛仔裤销量相对较低。这种趋势反映了大部分消费者在选择牛仔裤时，更倾向于选择性价比较高的商品。因此，商家在定价时，应当考虑到市场的需求和消费者的购买心理。

4.2 销量高的价格区间

从散点图中，还可以观察到某些价格区间的商品销量异常突出。这些商品可能正是市场中最受欢迎的牛仔裤，商家可以借此了解市场的热点趋势，并调整自己的商品策略，提升销量。

4.3 潜在市场机会

通过数据分析，我们能够找出那些销量不高但价格较为适中的牛仔裤。这些产品可能存在市场潜力，商家可以通过改进产品质量、增加促销等方式提升这些产品的销量，从而获得市场份额。

5. 结论

本研究通过对淘宝搜索“牛仔裤”结果进行数据采集、清理、分析和可视化，展示了如何利用数据驱动的方式进行市场研究。通过绘制“价格-月销量”散点图，我们能够深入分析价格与销量之间的关系，找出市场机会和潜力，帮助电商从业者制定更为精准的定价和营销策略。

此次研究的方法不仅适用于牛仔裤这一品类，还可以广泛应用于其他产品的市场研究。通过掌握数据采集、清理、分析和可视化的技能，创业者和电商从业者能够在竞争激烈的市场中占得先机。

6. 后续研究方向

在未来的研究中，我们可以进一步结合更多的因素进行分析，如产品评价、品牌效应、消费者偏好等。此外，随着人工智能技术的发展，自动化的数据分析和市场预测将成为电商行业的重要工具，进一步提升市场竞争力。