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阿里收182亿罚单背后,用 Python 解读直播电商增长秘密

Python中文社区 • 2 年前 • 229 次点击  

最近,市场监督总局对阿里巴巴开出182.28亿“天价罚单”的消息引爆了舆论场。很多人会产生一个疑问:“182.28亿这个数字是从哪来的?


“根据《反垄断法》第四十七条、第四十九条规定,综合考虑阿里巴巴集团违法行为的性质、程度和持续时间等因素,2021年4月10日,市场监管总局依法作出行政处罚决定,责令阿里巴巴集团停止违法行为,并处以其2019年中国境内销售额4557.12亿元4%的罚款,计182.28亿元。”——人民日报




从上述文字中,我们知道2019年整个阿里集团的全部业务营业收入是4557.12亿元,其中,电商仍然是阿里巴巴业务驱动的主引擎,占据了整体销售额的85%以上


就去年双十一来说,阿里巴巴成交额突破3723亿,京东下单金额突破2000亿。在京东和新晋巨头拼多多的围剿下,阿里的电商业务仍然保持了较高增速,这主要是它成功抓住了直播电商的风口。培养了大批直播主播,头部主播个人一天的销售额就能超过50亿


抖音电商 2020 年全年 GMV(商品成交总额)超过 5000 亿元,比 2019 年翻了三倍多。

 

(图片来源于网络)


2019年,直播电商行业整体成交额达4512.9亿元,同比增长200.4%,仅占网购整体规模的4.5%,成长空间较大,预计未来两年仍会保持较高的增长态势。随着内容平台与电商交易的融合程度不断加深,预计2022年直播带货的渗透率可以增长到 20.3%。


(数据来源:艾瑞咨询)

 

光看这些数字很难有一个具体的概念,今天我就给大家演示一下如何零基础用Python做电商直播数据可视化,以一个直观的方式看看直播电商这个行业到底有多火。

 

废话不多说上几行代码就可以搞定:

 

第一步 导入数据


Python可视化的库有许多,今天我们要用到的有numpy、plotly、pandas。话不多说,我们先导入! 


import numpy as npimport pandas as pdimport plotly.express as px


接下来,我们把EXCEL文件导入python


df = pd.read_excel('业务.xlsx')


第二步 可视化


在对数据进行可视化之前,我们得先了解这份数据的特征,不了解数据就盲目画出的图往往没有意义。比如这份数据的指标有时间、地区、销售额、序号。


df.info()



知道了指标,问题也随之产生了。不同地区的销售额有什么差别?销售额和时间之间又有什么关系?带着这些问题,我们利用可视化来一探究竟。


px.scatter(df,x = '序号', y = '销售额', color = '地区', size ='销售额'



这样,我们的一份可视化图表就完成了。从图中我们可以清晰地看到,上海和北京地区的销售额越来越高,北京的销售规模比上海更大。

 

这个例子展示的仅仅是Python可视化库的冰山一角,它拥有的功能远远没有那么简单。实际上,它不仅能生成一张美观的静态图表,还能根据需求生成可交互的网页。


(plotly可视化案例)


      然而不少零基础入门数据分析师的同学,难免会产生这样的疑问:这么厉害的东西,会不会学起来好难?


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(资料仅展示部分)

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