摘要本文探究了香水作為時尚和品位象征在全球市場的重要性，及其銷售動態(tài)如何受到消費者偏好演變的多元影響。通過采用Python中的高級數(shù)據(jù)分析及可視化庫，對京東電商平臺的香水銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面深入的分析。研究結(jié)果表明，具有競爭力的定價、高品牌知名度及獨特香型的產(chǎn)品在市場上更受歡迎。利用決策樹算法和聚類分析，本研究進(jìn)一步識別了影響銷量的核心因素，并對香水產(chǎn)品進(jìn)行了有效分類，為銷售商提供了精準(zhǔn)的市場洞察和銷售策略，以應(yīng)對激烈的市場競爭環(huán)境，促進(jìn)香水行業(yè)的健康發(fā)展。關(guān)鍵詞：Python;決策樹算法;聚類算法;影響因素分析;可視化ABSTRACTThisarticleexploresthesignificanceofperfumeasasymboloffashionandtasteintheglobalmarketandhowitssalesdynamicsareaffectedbythediverseinfluencesofevolvingconsumerpreferences.AdvanceddataanalysisandvisualizationlibrariesinPythonwereusedtoconductacomprehensiveandin-depthanalysisofperfumesalesdataontheJD.come-commerceplatform.Theresultsindicatethatproductswithcompetitivepricing,highbrandrecognition,anduniquescentsaremorepopularinthemarket.Utilizingdecisiontreealgorithmsandclusteranalysis,thisstudyfurtheridentifiedthecorefactorsaffectingsalesvolumeandeffectivelycategorizedperfumeproducts,providingprecisemarketinsightsandsalesstrategiesforsellerstonavigatethecompetitivemarketenvironmentandpromotethehealthydevelopmentoftheperfumeindustry.Keywords：Python,Decisiontreealgorithm,clusteringalgorithm,analysisofinfluencingfactors,visualization前言香水作為一種融合藝術(shù)、文化和時尚的奢侈品，一直以來都是引領(lǐng)時尚潮流的重要組成部分。其獨特的香調(diào)、瓶身設(shè)計以及廣告宣傳策略，既是個人品位的體現(xiàn)，也是品牌文化的代表。近年來，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和人們審美需求的不斷提升，香水行業(yè)迎來了更為廣闊的市場空間和消費群體。在這個充滿活力和競爭的市場環(huán)境中，香水銷售商需要通過深入洞察市場趨勢、優(yōu)化采購計劃以及滿足用戶需求來保持競爭力。為了更好地應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，本文通過在京東電商網(wǎng)站上抓取到的香水產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)展開深度分析，致力于探索香水銷售的多維影響因素，從而為香水銷售商提供科學(xué)的決策依據(jù)。香水的銷售不僅僅是產(chǎn)品本身的交易，更是一種文化的傳承和消費者情感的體驗。消費者對于香水的選擇往往涉及到個人品位、價格、時尚趨勢以及對品牌的信賴。因此，對于香水銷售商而言，了解消費者的需求、挖掘產(chǎn)品的獨特賣點以及通過巧妙的市場推廣策略成為了至關(guān)重要的事務(wù)。通過對香水銷售數(shù)據(jù)的綜合分析，我們將深入挖掘價格、商品特性、品牌文化等因素對銷售的影響，為銷售商提供精準(zhǔn)的市場認(rèn)知。通過本文的研究，我們旨在為香水銷售商提供一份全面而深入的市場分析報告，助力其更好地理解市場動態(tài)，制定精準(zhǔn)的銷售策略，從而在激烈的競爭中脫穎而出。香水行業(yè)的發(fā)展離不開科學(xué)的數(shù)據(jù)支持和深刻的市場洞察，本文將從數(shù)據(jù)的角度為香水銷售商提供一些建設(shè)性的建議，助力其在市場中取得更大的成功。第1章緒論問題分析在日常生活中，觀察發(fā)現(xiàn)無論是外出逛街、約會、上課還是工作，越來越多人都會地噴灑一些香水。同時在日常逛街的時候也會發(fā)現(xiàn)商場里面也有越來越多的香水品牌入住線下門店。與此同時大多數(shù)人所選用的香水各具特色，有的香調(diào)相似卻品牌迥異，有的則品牌和香調(diào)皆不同。每個人選擇香水的背后，都隱藏著不同的考量。為了探究人們選擇某款香水產(chǎn)品的原因，本研究決定爬取京東電商平臺的香水銷售數(shù)據(jù)。通過對這些數(shù)據(jù)的綜合分析，去探尋價格、商品特性、品牌文化等諸多因素對香水產(chǎn)品銷售的影響，為銷售商提供精準(zhǔn)的市場認(rèn)知。如此，我們或許能更好地理解人們?yōu)楹午娗橛谀骋豢钕闼?，又或許能為香水市場注入新的活力與創(chuàng)意。相關(guān)研究背景從艾瑞網(wǎng)的《2021H1中國香水產(chǎn)品NPS用戶體驗研究》數(shù)據(jù)來看，2020年全球香水市場規(guī)模達(dá)4063億元，但是中國香水市場規(guī)模僅占全球的2.5%，但是從2017年起，中國香水市場年均同比增長率為26.8%，增速明顯。與此同時隨著中國跨入新消費時代，Z世代的男性與女性均將香水香氛作為時尚產(chǎn)品的TOP選擇，因此中國香水市場有很大發(fā)展空間。1.2.1國外研究現(xiàn)狀國外研究者如SohiniRoychowdhury等學(xué)者提出了一個自動化的機器學(xué)習(xí)框架來理解消費者的在線購物模式，通過處理用戶與產(chǎn)品之間的會話級互動記錄來預(yù)測特定的購買行為模式REF_Ref14889\r\h[14]。Dr.SBhuvana等學(xué)者使用Python中的多個庫構(gòu)建了CNN模型，通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和測試來建立模型的準(zhǔn)確性，開發(fā)了一種預(yù)測方法來幫助確定最適合某種膚質(zhì)的產(chǎn)品，為適合的膚質(zhì)推薦最佳的化妝品組合REF_Ref15186\r\h[15]。這些研究顯示了現(xiàn)代公司利用數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來深入理解消費者行為的趨勢。1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)學(xué)者對香水市場的研究不多，特別是利用Python可視化技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能方法的研究更是鳳毛麟角。在國內(nèi)，王惠通過PEST分析法和波特五力模型對香水市場和摩佰貿(mào)易有限公司的競爭結(jié)構(gòu)進(jìn)行了深入分析REF_Ref17322\r\h[1]。周婧丹以C公司為例，在營銷理論的指導(dǎo)下，其通過采用文獻(xiàn)研究法、訪談法和理論分析法，對C公司香水產(chǎn)品的STP分析和營銷策略組合（4Ps）的現(xiàn)狀進(jìn)行研究，從而給出了符合C公司香水產(chǎn)品發(fā)展?fàn)I銷策略的優(yōu)化改進(jìn)建議REF_Ref17404\r\h[2]。這些研究主要基于經(jīng)濟學(xué)和管理學(xué)的視角，具有一定的區(qū)域或?qū)ο缶窒扌浴４送?，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大量的數(shù)據(jù)在線上呈現(xiàn)，基于Python的數(shù)據(jù)可視化研究在學(xué)術(shù)界越來越受歡迎,趙帥和薛亞輝學(xué)者基于Python的可視化技術(shù)分析能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，為大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)分析和決策提供有效的參考和支持REF_Ref29653\r\h[3]。胡超和王雪芹等學(xué)者則基于Python對眉山市的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化分析REF_Ref29976\r\h[4]。秦仲篪等人通過分析歐萊雅（中國）的用戶畫像數(shù)據(jù)，構(gòu)建了可視化模型，從多個維度分析為商家提供了有針對性的銷售策略REF_Ref30077\r\h[5]。這顯示了利用Python可視化技術(shù)來研究香水銷售數(shù)據(jù)的潛力，有助于更好地分析消費者購買行為和偏好，為香水產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持和市場策略優(yōu)化。1.3探究方案在前述研究背景和問題分析的基礎(chǔ)上，本研究設(shè)計了以下研究方法。首先，通過編寫Python爬蟲程序，運用Python編程語言的爬蟲技術(shù)從京東電子商務(wù)平臺抓取香水銷售數(shù)據(jù)。接著，對收集到的原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括去除缺失值和處理某些特定字段。之后，利用Python數(shù)據(jù)可視化技術(shù)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析庫，numpy、pandas、matplotlib和seaborn等，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)的統(tǒng)計分析，直觀地展示不同因素如何影響香水銷售。本研究采用決策樹算法深入分析影響銷量的特征變量重要性分析。隨后，通過聚類分析算法對香水產(chǎn)品進(jìn)行分類，觀察不同類別的香水產(chǎn)品特征，并利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)展示各類別香水產(chǎn)品的特征差異，以圖形化的方式直觀呈現(xiàn)每個類別內(nèi)變量的平均值。綜合以上分析結(jié)果，本研究將提出針對香水銷售的策略建議，旨在為香水銷售商提供基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的深入洞察，以優(yōu)化產(chǎn)品定位和市場策略，增強市場競爭力。1.4章節(jié)分布根據(jù)前面相關(guān)內(nèi)容的分析，本文針對基于Python的香水產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)的研究思路主要從下面幾節(jié)相應(yīng)介紹：1）第二章為該文的部分理論基礎(chǔ)。2）第三章內(nèi)容是利用基于Python的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理之后的香水銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的一個統(tǒng)計分析，從而直觀的展示各個變量因素影響香水銷售數(shù)據(jù)的情況。3）第四章內(nèi)容是利用決策樹算法來進(jìn)一步探究各個變量因素對香水銷售數(shù)據(jù)的一個影響程度。4）第五章內(nèi)容是采用聚類分析算法，將香水產(chǎn)品劃分為若干類別，進(jìn)而來展示不同聚類簇中香水產(chǎn)品的特征差異。5）第六章是根據(jù)上述章節(jié)內(nèi)容的探究結(jié)果，對香水產(chǎn)品的銷售思路提出自己的見解。第2章理論基礎(chǔ)2.1數(shù)據(jù)來源京東商城是當(dāng)前我國主要的電商平臺，是中國一個綜合性在線購物商城，也是廣大消費者線上購物的主要平臺。作為一個傳播程度高、覆蓋面廣且用戶數(shù)量龐大的在線商城，是挖掘廣大消費者意見和商品銷量影響因素的最佳場所。因此，在綜合考慮京東商場的消費者以及京東商城商品的多樣性、評論數(shù)據(jù)的豐富性后本文選擇對京東商城香水產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)作為本論文數(shù)據(jù)來源，來進(jìn)行探究影響香水產(chǎn)品銷量的原因。本論文以京東商城香水產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)為例，使用Python爬蟲獲取京東商城香水產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)，所采集的數(shù)據(jù)包含店鋪名、商品標(biāo)題、價格、評論數(shù)、品牌等字段，共包含6000條數(shù)據(jù)。在進(jìn)入深入分析之前，我們需要對從京東電商平臺上采集到的香水產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。2.2決策數(shù)算法2.2.1決策樹決策樹算法是一種用于分類和回歸任務(wù)的監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法。該算法通過建立模型來預(yù)測基于輸入變量決策規(guī)則的目標(biāo)變量值。構(gòu)成決策樹的節(jié)點和分枝反映了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每一個內(nèi)部節(jié)點表示對某一屬性的檢驗，每個分枝對應(yīng)該檢驗的一個可能結(jié)果，而每個葉節(jié)點則對應(yīng)于一個分類標(biāo)簽（用于分類問題）或一個數(shù)值（用于回歸問題）。建立決策樹的過程包括重復(fù)選擇最合適的屬性用于分割數(shù)據(jù)集，這一過程會一直持續(xù)，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的終止準(zhǔn)則。2.2.2決策樹算法決策樹，作為一種受監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，采用了分層分類方法來根據(jù)數(shù)據(jù)特征分枝形成樹狀圖。這種方法與用于建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有顯著不同，因為它屬于“白箱”算法，提供了極高的可解釋性。這種算法結(jié)構(gòu)包括起始節(jié)點、中間節(jié)點、方向性連接以及終端節(jié)點。每個節(jié)點均代表對某一屬性的評估，每條分枝則對應(yīng)該評估的一個結(jié)果，最終，每個末端節(jié)點代表一個分類的輸出。簡言之，決策樹是由眾多判定節(jié)點構(gòu)成的樹形結(jié)構(gòu)，其節(jié)點劃分的準(zhǔn)則基于后續(xù)節(jié)點的純度是否超過劃分前的狀態(tài)。而不采用劃分的情況是基于節(jié)點純度的考量，常用的純度衡量標(biāo)準(zhǔn)包括信息熵和基尼系數(shù)等。信息熵不僅衡量信息的量化大小，同時反映了不確定性和系統(tǒng)的無序狀態(tài)。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它也用于評價樣本集合的純凈度，熵值較低意味著高純度。信息熵的定義是：Ent(2.1)在這個定義中，“D”代表樣本集合，“K”是指類別的總數(shù)，而“p_k”則表示屬于第k個類別的樣本占總樣本的比例。當(dāng)集合D中各類樣本分布越均勻，即每類樣本的比例相近時，該集合的純度較低，表現(xiàn)為更高的混亂度，也就是說，其熵值較大。相反，如果一個集合中的樣本幾乎全部屬于同一類別，那么這個集合的純度很高，其熵值相應(yīng)較小。令：f(2.2)對上述信息熵的定義在p=1處進(jìn)行一階泰勒展開，我們假設(shè)有一個函數(shù)f(p)表示熵值，其中p是特定類別的樣本比例。泰勒展開的目的是為了在p=1這一點的鄰域內(nèi)近似表示函數(shù)f(p)的變化。一階泰勒展開的公式是：f(2.3)同樣地，數(shù)據(jù)集D的純度也可以通過基尼指數(shù)進(jìn)行評估?；嶂笖?shù)衡量的是在數(shù)據(jù)集D中隨機選取兩個樣本時，這兩個樣本屬于不同類別的概率?；嶂笖?shù)越小，表示數(shù)據(jù)集的類別越統(tǒng)一，即數(shù)據(jù)集的純度越高?；嶂笖?shù)的計算公式是：Gini(2.4)決策樹算法的主要優(yōu)勢包括其相對較低的計算復(fù)雜性和易于生成可理解的分類規(guī)則。這種算法不僅可以精確挖掘分類信息，提高分類的準(zhǔn)確度，而且它的規(guī)則易于被人理解，支持處理既有連續(xù)性也有離散性的數(shù)據(jù)字段。決策樹不依賴于任何先驗假設(shè)，增加了其適用性。然而，決策樹算法也存在一定的局限性，如可能會忽略變量間的相互作用，從而有時只能達(dá)到局部的最優(yōu)解。此外，決策樹有可能產(chǎn)生過擬合問題，即模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過于敏感，導(dǎo)致其泛化能力降低。2.2.3泛化誤差評價一個機器學(xué)習(xí)模型的泛化能力描述的是模型對新、未經(jīng)見過的數(shù)據(jù)做出預(yù)測的能力。這是衡量模型性能的關(guān)鍵屬性，反映了模型在面對新情況時的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。泛化誤差主要由三個部分組成：偏差（Bias）、方差（Variance）和不可減少的誤差（IrreducibleError）。模型的泛化性能受多方面因素影響，包括算法的學(xué)習(xí)能力、數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模，以及學(xué)習(xí)任務(wù)的固有難度。在實際應(yīng)用中，通常通過在獨立的測試集上評估泛化誤差來量化模型的泛化能力，如果模型的預(yù)測函數(shù)為f，那么使用此模型對未見過的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測時的誤差，就是我們評估的泛化誤差。，那么用這個模型對未知數(shù)據(jù)預(yù)測的誤差即為：R(2.5)隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增加，理論上模型的泛化誤差會逐漸減少，直至趨近于零。在實際研究中，特別是當(dāng)可用的樣本數(shù)量較少時，為了最小化模型的誤差并準(zhǔn)確評估其泛化能力，通常會采用交叉驗證的技術(shù)。例如，在構(gòu)建預(yù)測香水銷售影響因素分析時，數(shù)據(jù)會被分割成訓(xùn)練集和測試集。此方法的核心在于不僅僅尋求最優(yōu)參數(shù)，而是通過最小化訓(xùn)練集上的損失函數(shù)來探索所有可能的模型配置，從而確定最優(yōu)的參數(shù)組合。隨后，利用測試集來評估這些參數(shù)下模型的泛化誤差，確保模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)盡可能接近實際情況。決策樹回歸模型在數(shù)學(xué)上可以描述為：考慮一個給定的數(shù)據(jù)樣本集X和對應(yīng)的目標(biāo)值集Y，基于這些數(shù)據(jù)，我們構(gòu)建一個由隨機變量θ驅(qū)動的決策樹森林。在此框架中，每一棵樹的預(yù)測器?(x,θk)產(chǎn)生一個數(shù)值型的輸出結(jié)果。整個決策樹預(yù)測器的輸出則通過對所有這些單獨樹的預(yù)測?(x,θk進(jìn)行平均得到。假設(shè)使用一個從Y和X的分布中獨立抽取的樣本集作為訓(xùn)練集，那么任一單棵樹預(yù)測器E(2.6)2.3聚類分析2.3.1聚類聚類分析是一種探索性數(shù)據(jù)分析技術(shù)，它通過將數(shù)據(jù)集劃分為由相似元素組成的多個組（或簇）來揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式。與有監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類不同，聚類不依賴于預(yù)先定義的類別標(biāo)簽，而是基于數(shù)據(jù)本身的屬性和特征進(jìn)行分組。聚類的關(guān)鍵在于定義“相似性”——通常通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離來量化。除了歐式距離外，其他常用的距離度量包括曼哈頓距離:d(2.7)，余弦相似度和杰卡德相似系數(shù)等，適用于不同類型和尺度的數(shù)據(jù)。聚類算法可以分為幾種主要類型：劃分方法（如K-means聚類），層次方法（如AGNES算法），基于密度的方法（如DBSCAN），和基于模型的聚類（如高斯混合模型）。每種方法有其特點和適用場景。例如，K-means算法適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和球形簇的識別，而DBSCAN則能夠識別任意形狀的簇，并處理噪聲和異常值。K-means算法通過最小化簇內(nèi)誤差平方和（WCSS）,來尋找最佳簇劃分,其中Si?是簇i中的點集，μi是簇i的中心點，WCSS=(2.9)第3章數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析3.1數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化是將抽象的、不容易被理解的數(shù)據(jù)通過直觀的、易于理解的圖表、圖像等形式進(jìn)行呈現(xiàn)的過程，以便更好地分析、提取和掌握數(shù)據(jù)信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，能夠幫助用戶更加深入地了解數(shù)據(jù)、更加關(guān)注數(shù)據(jù)背后隱藏的意義和價值，是大數(shù)據(jù)分析過程中必不可少的環(huán)節(jié)。3.2基于Python的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)Python是面向?qū)ο蟮慕忉屝统绦蛟O(shè)計語言，具有語法簡潔、即寫即用、編碼效率高等特點，開發(fā)生態(tài)非常完善。具備豐富的數(shù)據(jù)處理、分析和繪圖庫，如NumPy、Pandas等可以幫助用戶快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、處理操作。在繪圖庫方面，Matplotlib提供了多種圖形繪制方法，包括折線圖、散點圖、柱狀圖等;而Seaborn是在Matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級的API封裝，代碼編寫更加簡潔，可視化效果更加豐富。利用這些強大的Python繪圖庫能夠快速地繪制出各種類型的可視化圖形，并提供交互式的數(shù)據(jù)分析和可視化功能，能夠滿足不同層次和領(lǐng)域的數(shù)據(jù)可視化需求。3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理在進(jìn)入深入分析之前，我們需要對從京東電商平臺上采集到的香水產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。3.3.1缺失值處理采集的原始數(shù)據(jù)集包含6000條數(shù)據(jù)，其中包含商品標(biāo)題、價格、評論數(shù)等23個字段。通過進(jìn)行缺失值的查看發(fā)現(xiàn)所采集到的數(shù)據(jù)有些字段缺失值嚴(yán)重，如圖1所示。圖SEQ圖\*ARABIC1缺失值數(shù)據(jù)為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，保留有效值大于2800的列，剔除其它的列。剔除后剩余的有效字段為‘店鋪名’、‘商品標(biāo)題’、‘價格’、‘評論數(shù)’、‘商品鏈接’、‘品牌’、‘商品名稱’、‘商品編號’、‘商品毛重’、‘類別’、‘香調(diào)’以及‘包裝形式’這12個字段。本文在此基礎(chǔ)上在去剔除有缺失值的行后，剩余2548條數(shù)據(jù)。3.3.2字段處理觀察經(jīng)過缺失值處理后剩余的2584條數(shù)據(jù)如圖2所示，發(fā)現(xiàn)‘評論數(shù)’字段中存在漢字‘萬’和‘+’符號，并且‘商品毛重’字段通常以‘g’為單位。評論數(shù)是評估產(chǎn)品受歡迎程度的關(guān)鍵指標(biāo)，而商品毛重可能影響到用戶的購買決策，所以為了能更好的分析這兩個字段，進(jìn)行了‘評論數(shù)’字段的處理和‘商品毛重’字段的處理。圖SEQ圖\*ARABIC2缺失值處理后數(shù)據(jù)評論數(shù)字段處理是通過將‘萬’轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的數(shù)字，例如將1萬轉(zhuǎn)換為10000，從而確保了評論數(shù)的數(shù)值類型的一致性。同時，對于最后帶有‘+’符號的評論數(shù)，我們進(jìn)行了刪除，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可分析性。本文使用rstrip()字符串方法，用于刪除字符串末尾的指定字符；使用replace()方法將‘萬’字轉(zhuǎn)化為‘e4’并利用astype(int)方法其轉(zhuǎn)化為數(shù)值型。商品毛重字段處理是為了方便后續(xù)的數(shù)值分析，將商品毛重字段的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為數(shù)值型，去除了‘g’單位，這使得更好的理解商品毛重與其他因素的關(guān)聯(lián)。本文使用replace()方法去除商品毛重中的非數(shù)字字符，并利用astype(float)方法其轉(zhuǎn)換為數(shù)值型。經(jīng)過評論數(shù)字段和商品毛重字段處理后如圖3所示。圖SEQ圖\*ARABIC3預(yù)處理后數(shù)據(jù)經(jīng)過觀察發(fā)現(xiàn)香水產(chǎn)品的價格和評論數(shù)都相差很大，不利于后續(xù)的統(tǒng)計觀察，由此對香水產(chǎn)品的價格和評論數(shù)進(jìn)行等級劃分。將‘價格’字段劃分為四個等級，‘評論數(shù)’也劃分為四個字段。本文利用pd.qcut（）函數(shù)將‘價格’和‘評論數(shù)’字段，都分別劃分為：'低','中','高','非常高'四個等級。pd.qcut（）是pandas庫提供的一個用于將連續(xù)值轉(zhuǎn)化為離散值的函數(shù)，這個函數(shù)會將數(shù)據(jù)按照指定的區(qū)間范圍進(jìn)行分割，每個區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)將會被轉(zhuǎn)化為離散值，而這些離散值將被映射到相應(yīng)的區(qū)間范圍內(nèi)。3.4數(shù)據(jù)價格分布分析使用基于Python的數(shù)據(jù)可視化庫seaborn、matplotlib庫對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的香水產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)的價格進(jìn)行可視化的統(tǒng)計分析。統(tǒng)計分析結(jié)果如圖4所示。圖SEQ圖\*ARABIC4香水產(chǎn)品價格直方圖通過觀察香水產(chǎn)品的價格直方圖，隨著價格的升高，出現(xiàn)的頻次逐漸減少，呈現(xiàn)出明顯的指數(shù)下降趨勢。這意味著香水產(chǎn)品中低價位的商品相對較多，而高價位的商品則相對較少。這一趨勢反映出消費者更偏好中低價位的香水產(chǎn)品，同時也反映了高價位香水產(chǎn)品的相對較高的品牌溢價和獨特性。這樣的分布趨勢為銷售商提供了關(guān)鍵信息，有助于明確產(chǎn)品定價策略。在制定定價策略時，銷售商可以根據(jù)市場對于不同價位香水的偏好，有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品定位和差異化定價，以更好地滿足不同消費者的需求。3.5產(chǎn)品銷量分布分析在深入分析香水市場的數(shù)據(jù)中，我們進(jìn)一步關(guān)注了香水產(chǎn)品銷量的分布情況。與數(shù)據(jù)價格分布分析所使用方法一致，通過繪制銷量直方圖如圖5所示。與香水產(chǎn)品價格直方圖相似，本文發(fā)現(xiàn)銷量與頻次之間存在著一定的規(guī)律，呈現(xiàn)出有趣而有深意的趨勢。圖SEQ圖\*ARABIC5香水產(chǎn)品銷量直方圖觀察香水產(chǎn)品銷量直方圖，可以明顯看到，銷量越高的產(chǎn)品反而出現(xiàn)的頻次相對較少，呈現(xiàn)出明顯的斷崖式跨度。這表明在香水市場中存在個別的“爆款”產(chǎn)品，大多數(shù)消費者只鐘愛“爆款產(chǎn)品”，其銷量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了其他大部分產(chǎn)品。這些爆款產(chǎn)品可能具有獨特的香調(diào)、品牌溢價或者是經(jīng)過巧妙的市場推廣，成功吸引了消費者的關(guān)注和購買。這種銷量分布的斷崖式跨度，一方面反映了香水市場的差異化特點，強調(diào)了一小部分產(chǎn)品的市場主導(dǎo)地位；另一方面也為銷售商提供了巨大的市場機會和挑戰(zhàn)。對于那些銷量相對較低的產(chǎn)品，銷售商可以通過進(jìn)一步優(yōu)化品牌營銷、產(chǎn)品宣傳等手段，嘗試提升其市場份額。而對于那些已經(jīng)擁有高銷量的爆款產(chǎn)品，銷售商則應(yīng)該在保持產(chǎn)品獨特性的同時，鞏固市場份額，維持產(chǎn)品的長期競爭力。3.6香水品牌統(tǒng)計分析使用基于Python的數(shù)據(jù)可視化庫matplotlib庫繪制餅圖對各品牌香水產(chǎn)品進(jìn)行統(tǒng)計分析，其中將占比小于1%的品牌合并歸為“其他”類，可以得到如圖6所示的結(jié)果。圖SEQ圖\*ARABIC6香水產(chǎn)品品牌分布直方圖觀察餅圖可知，銷量位于前十的香水品牌包括“Versace（范思哲）”、“Gucci（古馳）”、“Chanel（香奈兒）”、“Hermès（愛馬仕）”、“Iceberg（冰希黎）”、“Chloe（蔻依）”、“FlorabyGucci（花之物語）”、“Bvlgari（寶格麗）”、“Lanvin（浪凡）”和“JEANMISS”。此外，還存在一個“其他”類別，涵蓋了排名十名之外的品牌，盡管這些品牌的市場份額較小，但它們?nèi)匀痪哂幸欢ǖ氖袌鲇绊?。從這一發(fā)現(xiàn)中可以看出，品牌在香水市場中的重要性不言而喻。消費者在選購香水時，除了考慮價格和產(chǎn)品口碑，品牌形象和歷史沉淀也是重要的考量因素。著名品牌通過其獨特的形象和高品質(zhì)口碑吸引大量消費者，占據(jù)了較大的市場份額。對銷售商來說，深入理解各大品牌的市場地位對于制定具有競爭力的市場策略至關(guān)重要。通過深度分析排名前十的品牌，探索它們的成功秘訣，并結(jié)合當(dāng)前的市場趨勢為自家品牌的發(fā)展提供參考，是一種有效的策略。同時，關(guān)注那些“其他”品牌也很關(guān)鍵，因為在特定的市場細(xì)分領(lǐng)域，可能會發(fā)現(xiàn)未被充分挖掘的機會。3.7香水銷量影響因素探究分析3.7.1箱線圖分析法箱線圖用于反映一組或多組連續(xù)型定量數(shù)據(jù)分布的中心位置和散布范圍，也稱為盒須圖。它主要由五個統(tǒng)計量組成，分別是最小值、第一四分位數(shù)（Q1）、中位數(shù)、第三四分位數(shù)（Q3）、最大值。箱線圖的繪制基于這些統(tǒng)計量，通過直觀的圖形展示數(shù)據(jù)的中心趨勢、離散程度以及異常值的情況。3.7.2探究影響銷量的因素使用基于Python的數(shù)據(jù)可視化庫matplotlib、seaborn繪制箱線圖來探究香水產(chǎn)品包裝形式、香調(diào)以及分類的不同對香水產(chǎn)品銷量的影響。結(jié)果如圖7、圖8、圖9所示。圖SEQ圖\*ARABIC7各包裝香水銷量箱線圖圖SEQ圖\*ARABIC8不同香調(diào)香水銷量箱線圖圖SEQ圖\*ARABIC9各分類香水銷量箱線圖從上圖中可以看出，在包裝方面，禮盒裝最受歡迎，其次是獨立裝；從香調(diào)來看，花果香最受歡迎，其次是木質(zhì)香、柑橘香調(diào)、海洋香調(diào)等；從分類來看，淡香水最受歡迎，固體香水最不受歡迎。本文進(jìn)一步探究了各類香水不同價位平均銷量影響，統(tǒng)計方法同上，繪制結(jié)果如圖10所示。圖SEQ圖\*ARABIC10各類香水不同價位平均銷量對比圖通過觀察各類香水不同價位平均銷量對比圖，本文發(fā)現(xiàn)了一些有趣而具有洞察力的現(xiàn)象。在大多數(shù)香水類型中，中間價位的銷量明顯高于其他價位，這可能與店鋪主推的款式有關(guān)，表明消費者更傾向于選擇中間價位的香水產(chǎn)品。各類型中，低價位銷量一般最高，然后是高價位和非常高價位。但是香精和固體香水不是，它們高價位反而銷量高于低價位。因此不同類型的香水在不同價位段的銷量表現(xiàn)存在差異。在分析中需要深入研究各類型香水的特點，以更好地理解消費者的偏好和市場趨勢。這一過程不僅揭示了各個變量對香水銷量的具體影響，也為后續(xù)制定營銷策略和產(chǎn)品定位提供了數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。第四章基于決策樹算法探究影響銷量的變量重要性分析4.1決策樹算法在決策樹算法模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)完成后，利用feature_importances_屬性來評估特征的重要性。feature_importances_是一個屬性，用于評估每個特征對于模型的預(yù)測的重要性。它基于決策樹算法，通過計算每個特征在所有決策樹中被用來進(jìn)行分割的次數(shù)，來評估特征的重要性。對于每個決策樹，feature_importances_屬性會計算每個特征在分裂時所帶來的信息增益。信息增益表示在分裂前后數(shù)據(jù)集中的純度提升程度。進(jìn)而通過累加所有決策樹中每個特征的信息增益，可以得到每個特征的總體重要性。4.2變量重要性分析通過實施決策樹算法模型，本研究旨在深入探究價格、商品毛重、香調(diào)、包裝類型以及香水分類等變量對銷售量的影響。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段已經(jīng)完成了銷售數(shù)據(jù)的詳盡清洗和轉(zhuǎn)換，以確保分析的準(zhǔn)度和數(shù)據(jù)的完整性。計劃對“分類”、“香調(diào)”、“包裝類型”、“價格”和“商品毛重”等字段進(jìn)行變量重要性的分析，以識別這些因素對香水銷量的具體影響。為了構(gòu)建決策樹模型，首先需要對“分類”、“香調(diào)”和“包裝類型”特征變量進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用Python中的庫函數(shù)-LabelEncoder（）函數(shù)進(jìn)行標(biāo)簽編碼，將這些文本標(biāo)簽轉(zhuǎn)換成適合機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的數(shù)值型標(biāo)簽。完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，采用Python的決策樹算法來訓(xùn)練并測試“分類”、“香調(diào)”、“包裝類型”、“價格”和“商品毛重”等字段的數(shù)據(jù)，分析結(jié)果將在圖11中展示。此步驟不僅幫助揭示各因素對銷量影響的深度見解，還為市場營銷策略和產(chǎn)品優(yōu)化提供了基于數(shù)據(jù)的指導(dǎo)。圖SEQ圖\*ARABIC11變量重要性比較圖變量重要性分析揭示了價格對香水銷量影響的顯著性，顯示出在購買決策中，消費者極為重視產(chǎn)品的價格水平，認(rèn)為價格的適宜性是促進(jìn)購買的關(guān)鍵因素。接著，商品毛重和香調(diào)的影響排在之后。商品毛重的考量可能與其包裝設(shè)計和預(yù)期使用壽命相關(guān)聯(lián)；而香調(diào)直接影響消費者對香水味道的偏好。雖然這兩個因素的影響力較為次要，但在制定市場策略時，仍需予以適當(dāng)?shù)闹匾?。通過運用決策樹算法對影響香水銷量的各個因素進(jìn)行深度分析，本研究為香水銷售商提供了基于數(shù)據(jù)的、更科學(xué)的市場策略制定指導(dǎo)。在制定銷售策略時，銷售商應(yīng)重點考慮定價策略的優(yōu)化，同時對產(chǎn)品的包裝和香調(diào)進(jìn)行精心設(shè)計，以增強產(chǎn)品的市場競爭力。第五章香水產(chǎn)品聚類分析5.1聚類目的通過聚類分析，本研究將香水產(chǎn)品劃分為若干個類別，發(fā)現(xiàn)了不同聚類簇中香水產(chǎn)品的特征。通過對每個聚類簇的變量平均值進(jìn)行可視化，我們展示了不同聚類簇中香水產(chǎn)品的特征差異，為銷售商提供了更加詳細(xì)的市場細(xì)分信息。5.2.聚類衡量分析5.2.1手肘圖手肘圖是一種用于輔助確定聚類分析中最佳簇數(shù)量的可視化工具。在應(yīng)用如K-means這類劃分聚類算法時，手肘圖通過繪制不同簇數(shù)量下的聚類內(nèi)誤差平方和（WCSS）來揭示簇數(shù)量對模型性能的影響。具體而言，隨著簇的數(shù)量增加，每個點到其簇中心的距離平方和會減小，因為簇越多，點與其最近的簇中心越近。然而，超過某個點后，增加更多的簇只會導(dǎo)致微小的性能提升，這是因為簇開始劃分本質(zhì)上相似的點，從而增加模型的復(fù)雜度而非提升其效能。手肘圖上的“手肘”點，即WCSS開始下降速率顯著減緩的點，通常被認(rèn)為是最佳簇數(shù)量的一個好的指示器。選擇少于手肘點的簇數(shù)量可能導(dǎo)致過度簡化，而多于手肘點的簇數(shù)量則可能導(dǎo)致過擬合。因此，手肘法提供了一種啟發(fā)式的方法來平衡聚類的復(fù)雜性和效果，盡管它并不總是能夠明確指出最佳的簇數(shù)量，特別是在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不明顯或簇間界限不清晰的情況下。盡管如此，手肘圖仍是聚類分析中一個非常有用的工具，幫助研究者和數(shù)據(jù)科學(xué)家做出更加合理的聚類決策。5.2.3輪廓系數(shù)圖輪廓系數(shù)圖是評估聚類效果優(yōu)劣的一種直觀可視化方法，特別是在確定聚類算法中最佳簇數(shù)量的問題上。輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）是一個衡量聚類緊密度和分離度的指標(biāo)，其值范圍從-1到1。輪廓系數(shù)高表示簇內(nèi)樣本相似度高，且簇間樣本差異性大，即聚類效果較好；而輪廓系數(shù)低則表示簇內(nèi)樣本相似度低或簇間樣本差異性小，即聚類效果較差。輪廓系數(shù)的計算公式是：S其中a(i)是樣本i與同簇其他樣本的平均距離,b(i)是樣本輪廓系數(shù)圖的優(yōu)勢在于，它不僅能幫助確定最佳的簇數(shù)量，還能揭示簇的質(zhì)量。例如，一個高質(zhì)量的簇會顯示為高且厚的輪廓，表明簇內(nèi)樣本緊密且簇間分離；相反，低質(zhì)量的簇可能顯示為矮且薄的輪廓，或者輪廓系數(shù)值接近0甚至為負(fù)，表明簇內(nèi)不一致性或簇間界限不明顯。通過分析輪廓系數(shù)圖，研究者可以直觀地評估聚類結(jié)構(gòu)的合理性，從而指導(dǎo)聚類算法的調(diào)整和優(yōu)化。5.3聚類分析在進(jìn)行香水產(chǎn)品聚類分析前，關(guān)鍵的一步是使用手肘方法和輪廓系數(shù)分析來確定最佳的聚類數(shù)量。這一步驟至關(guān)重要，它能夠指導(dǎo)我們選擇一個恰當(dāng)?shù)姆诸悢?shù)目，從而使聚類結(jié)果盡可能精確。確定進(jìn)行聚類分析的字段包括“分類”、“香調(diào)”、“包裝類型”、“價格”和“商品毛重”，其中“分類”、“香調(diào)”、“包裝類型”三個分類字段經(jīng)過Python中庫函數(shù)-LabelEncoder()函數(shù)處理，將文本標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為適合機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的數(shù)值型標(biāo)簽。在應(yīng)用手肘方法和輪廓系數(shù)分析前，使用Python中的StandardScaler()函數(shù)對這些字段進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以提高模型的擬合速度和準(zhǔn)確性。隨后，應(yīng)用K-means算法對處理過的字段進(jìn)行聚類，并計算每個聚類數(shù)量（K值）下的WCSS，繪制出WCSS隨聚類數(shù)量變化的圖（手肘圖）和輪廓系數(shù)隨聚類數(shù)量變化的圖（輪廓系數(shù)圖），如圖12和圖13所示。圖SEQ圖\*ARABIC12手肘圖-總內(nèi)部方差圖SEQ圖\*ARABIC13輪廓系數(shù)圖從上圖來看，我們選擇手肘法來確定聚類的數(shù)量，最佳聚類類別為6類，通過對香水產(chǎn)品進(jìn)行聚類分析，我們成功將產(chǎn)品劃分為不同的類別，并深入研究了每個聚類簇中香水產(chǎn)品的特征。以下是對每個聚類簇的變量平均值進(jìn)行可視化的結(jié)果，以展示不同聚類簇中香水產(chǎn)品的特征差異，如圖14所示。圖SEQ圖\*ARABIC14聚類分析圖聚類簇特征的可視化結(jié)果展現(xiàn)了市場上香水產(chǎn)品的多元定位：首先，前三個聚類代表的中檔價位香水，價格大致集中在250元，展現(xiàn)出香調(diào)和類別上的多樣性，可能是滿足不同消費偏好的主流選擇。第四類聚類揭示了平均價格約為1750元的高端香水，這反映了高端品牌針對具有較高購買力消費者的市場策略。第五類聚類同樣聚焦于250元左右的價格點，再次強調(diào)了中檔價位產(chǎn)品的廣泛多樣性。而第六類聚類，以大約400元的價格和較重的商品毛重為特征，指向了那些包裝精美、適合作為禮品的香水。這些發(fā)現(xiàn)不僅揭示了香水市場的復(fù)雜性，也為品牌制定面向不同消費者群體的策略提供了洞見。結(jié)論由上面內(nèi)容的分析得到了一些關(guān)于香水營銷的建議如下：1、市場定位與細(xì)分：根據(jù)聚類分析結(jié)果，我們建議銷售商在市場定位上進(jìn)行差異化。明確定位中檔價位產(chǎn)品，滿足大多數(shù)消費者的需求，并針對高端奢侈品牌的產(chǎn)品，通過獨特品質(zhì)和包裝吸引高端消費者。同時，對于適合作為禮品的香水，可以通過強化其包裝精良的特點，進(jìn)一步在禮品市場中占據(jù)份額。2、產(chǎn)品組合調(diào)整：根據(jù)不同聚類簇的特征，銷售商可以調(diào)整產(chǎn)品組合。優(yōu)化中檔價位產(chǎn)品的品質(zhì)和香調(diào)，提升其競爭力。對于高端奢侈品牌，可以推出更多系列，滿足高端消費者對獨特、稀有香水的追求。對于適合作為禮品的香水，可加強其包裝設(shè)計，提高禮品感。3、差異化促銷策略：針對不同聚類簇的產(chǎn)品，制定差異化的促銷策