基于数据可视化技术的电商平台家具市场分析

3.0 安鸟文学 2024-01-29 18 4 4.22MB 5 页 5光币
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家具2019年第40卷第6期
Furniture 2019 Vol.40 No.6 设计研究
基于数据可视化技术的电商平台家具
市场分析
罗 欣 ，周橙更4
(南京林业大学家居与工业设计学院，南京 210037)
摘 要 ：为 适 应 大 数 据 时 代 下 的 家 具 行 业 ，借助 数 据 可 视 化 分 析 工 具 辅 助 产 品 市 场 调 研 。本 研 究 使 用 数 据 爬 取 、数
据分析及数据可视化3款 软 件 ，对 淘 宝 在 售 家 具 的 风 格 和 空 间 类 型 以 及 店 铺 中 的 家 具 产 品 销 售 情 况 进 行 了 分 析 。
通 过 本 次 数 据 可 视 化 分 析 淘 宝 在 售 家 具 ，明 确 用 户 喜 爱 的 家 具 风 格 ，挖 掘 具 有 开 发 潜 力 的 设 计 元 素 ，即 中 式 、欧式
与 阳 台 ；发 现 目 前 大 部 分 家 具 企 业 在 线 上 销 售 方 面 的 薄 弱 之 处 ，并 呼 吁 家 具 设 计 师 需 要 不 断 尝 试 各 类 数 据 采 集 、筛
选 及 分 析 软 件 ，选 择 适 合 的 数 据 分 析 工 具 ，以期 能够 为后 期家 具 产品 开发 做 准备 。
关 键 词 ：大 数 据 ；可 视 化 ；家具 ;数 据 分析
中 图 分 类 号 : T S6 64 文献标识码: A 文章编号：1000-4629(2019)06-0040-05
Analysis of E-Commerce Platform Furniture Market Based on Data
Visualization Technology
LUO Xin, ZHOU Chengmin*
(College of Furnishings and Industrial Design, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)
Abstract ： In order to adapt to the era of big data, the furniture industry assists product market research
with data visualization analysis tools. This paper attempts to use the data crawling, data analysis and data
visualization software to analyze the style and space type of Taobao * s furniture and the sales of furniture
products in the store. Through this data visualization analysis Taobao sells furniture,clears the user’ s fa-
vorite furniture style; discovers the design elements with development potential: Chinese， European and
balcony; realizes that most of the current furniture companies online sales are weak. It is called on furni
ture designers to constantly try various data collection, screening and analysis software, and select suit
able data analysis tools to prepare for the development of later furniture products.
Key words ： big data; visualization; furniture; data analysis
l 大数据对家具产品调研的影响 采用全部数据进行分析处理的方法即大数据分析。
IBM 提出了大数据的 5 V 特点:Volume、Velocity、Va-
大数据是海量的、高增长率的和多样化的信息 riety、Value、Veracity。麦肯锡咨询公司对“大数据”
资产。《大数据时代》中解释道不用随机分析法，而 的定义是:一种规模大到在获取、存 储 、管 理 、分析
基金项目：国家重点研发计划( 2017YFD0601 1 0 4 ) ;国家艺术基金项目（2019 -A -0 5 -39 1 - 1098)。
作者简介:罗欣（1 9 9 6 -) , 女 ，硕士研究生，研究方向为家居设计。E-mail: 1404365414@qq.com。
通信作者:周橙旻（1978-),女,副教授，研究方向为家具设计。E-mai l :ZCm78@163.C〇m。
引文格式:罗欣,周橙旻.基于数据可视化技术的电商平台家具市场分析[J].家具，2 01 9,4 0 ( 6) :4 0 -4 4 .
0 4 0 1 Furniture
设计研究 家具2019年第40卷第6期
Furniture 2019 Vol.40 No.6
方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的
数据集合。大数据通过结合新系统、新工具、新模
型对大量、动 态 、持续的数据进行挖掘[1]，从而获得
具有洞见力和全新价值的数据模型p]。
产品调研是产品开发的第一步[\设 计 调 研 基
本涵盖了家具产品设计所需要的数据信息[41。其中
用户调研是关键，只有先确定目标用户，了解用户
的喜好偏爱，才能确定产品研发方向15]。而目前家
具行业借助大数据分析把握家具产品设计定位的
能力较其他行业显得尤为不足[6]。
2 数据获取
2 . 1 获取数据工具
人们可以通过很多方式来获取数据并分析，主
要有5类数据获取及分析方法：
(1) 从各大知名数据分析机构的报告书中获取
所需数据分析报告；
(2) 从百度指数等大数据分享平台搜索所需
数据；
(3) 从数据收集分 析平台，如神策数据、阿里
云、百度统计、数据观等，购买数据分析报告；
(4) 从提供数据服务的网站，下载数据进行分
析整理；
(5) 使用python等编程语言或其他工具，从可
供爬取数据的网站获取数据，并进行分析。
爬取数据的软件有很多，如难度较高的python
等编程软件；难度较低的ForeSpider、 GooSeeker等
数据爬取软件。本研究中所用数据爬取软件为操
作界面可视化高、简单易学的八爪鱼数据爬取软
件 ，以分析淘宝在售家具不同风格的价格水平以及
销售情况，从中总结出用户喜爱购买的家具风格，
以供后期家具设计提供设计方向[7]。
2 . 2 数据处理
为了达到快速筛选数据、降低学习成本的目
的，并没有选择专业的R语 言 、SPSS等软件[8],而选
用常见的Excel软件作为数据处理软件。本次数据
筛选除了运用到Excel中的基础功能外，还分别使
用了 COUNTIF、SUMIF 函数。
COUNTIF 函数：
=C〇UNTIF (’处理数据-源数据'! $D$2: ’处理数
据-源数据'!$D$4405，"*”& A2&"*")
SUMIF函数：
=SU M IFC处理数据-源数据’!$D$2:'处理数
据-源数据'!$D$4405, '处理数据-源
数据'!$G$2: ’处理数据-源数据'!$G$4405)
数据处理除去本身的数据处理，还需要通过可
视化使数据趋势更加明显。 目前可视化技术分为
动态交互可视化与静态交互可视化。陈勇跃曾在
动态交互式可视化应用研究中阐述了静态交互可
视化与动态交互可视化之间的区别,点明了动态交
互可视化具有可多视角观察、信息传递量更广、交
互方式更灵活、更能激发用户视觉思维的优势|9)。
3 数据分析
本次共收集数据4 406组 ，收集时间从2019年
5月17日晚上7时31分54秒 至 8时4分4秒 ，收集
数据 包括 店铺 名 称、地 理 位 置 、产 品 名 称 、产品价
格 、付款人数、店铺链接、图片地址、商品链接、商品
ID 当前时间、店铺类型、当前页面网址，11组原始数
据 。并 使 用 COUNTIF函数与S U M ff函数对原始
数据进行统计分析，得出“各类风格/空间的产品数
量 ”、“店铺 所属省市”、“淘宝店铺及天猫店铺数
量”、“各类风格/空间的产品销售总额
V
‘销售总额”
5组新数据。并通过简易操作的图表秀工具对以上
数据进行可视化图表制作。
3.1店铺分布
据统计，所收集的数据中有售家具的店铺共计
2 187家 ，分布在全国4 9 个省市。其中广东佛山拥
有店铺最多，为 974家 ，江苏苏州拥有店铺348家 ，
位列第二 ，位列第三的是江西赣州，拥 有 店 铺 150
家。由于广东佛山与江苏苏州所注册的商家量远
超于其他省市，在制作图表时，为求可视化效果显
著,剔除了这两个数据。
如 图 1所示的是地图散点图，反映出淘宝在售
家具店铺多分布在沿海地区，内陆以四川成都为
主，沿海地区主要聚集在江浙沪区域和广东佛山附
近。据了解，淘宝售货店铺所在地多为发货地。
3.2家具风格
家具风格种类繁多，原有数据中并没有直接的
家具风格分类，必须对原有数据进行筛选。在淘宝
产品名称中基本包含该产品应有的所有关键词或
标签，如“林氏木业北欧家具套装组合大小户型实
Furniture 1041
摘要：

0Q2019年第40卷第6期Furniture2019Vol40No6EideKfgmy0Q4aq674b南京林业大学家居与工业设计学院南京210037VIwU20rTK0N4smT3款软件对淘宝在售家具的风格和空间类型以及店铺中的家具产品销售情况进行了分析。通过本次数据可视化分析淘宝在售家具明确用户喜爱的家具风格挖掘具有开发潜力的设计元素即中式、欧式与阳台；发现目前大部分家具企业在线上销售方面的薄弱之处并呼吁家具设计师需要不断尝试各类数据采集、筛选及分析软件选择适合的数据分析工具以期能够为后期家具产品开发做准备。关键词：大数据；可视化；家具数据分析中图分类号TS664文献标识码A文章编号：1...

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