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)选取合适的统计学方法或机器学习模型，来解决问题。
(3)通过多维度的数据分析，发掘数据之间的关联关系，如畅销与折扣的关系。
(4)通过多维度的数据分析挖掘特征值和目标值之间的关联关系。

第四阶段：数据可视化

利用pyecharts库选取合适的图形，使用Python语言进行数据可视化等数据交互手段展示数据分析过程及数据分析结果，通过文字+图形的方式进行描述性统计分析等

第五阶段：数据分析报告撰写

通过项目分析报告，展示数据分析项目各阶段的阶段性成果，与前面实验假

设进行对比，最后总结项目经验与不足之处，提出相应的合理建议。

第三章 数据采集

3.1 数据采集目标

图 3.1 数据采集目标字段截图

                                                      图 3.2数据采集目标字段部分截图

如图3.1、3.2所示，本次数据采集的目标字段个数累计11个，在进行数据采集时我们需要明确目标，我们主要对书籍的日期、售价、原价、电子书的价格进行额外分析，随着日期的不断变化，书籍的价格也在发生着变化，书籍的价格对消费者的影响是多方面的。首先，价格对消费者的购买决策产生影响。如果一本书的价格过高，消费者可能会考虑是否值得购买，或者是否有更划算的选择。如果价格过低，消费者可能会怀疑书籍的质量或真实性。其次，价格对消费者的消费能力产生影响。如果一本书的价格过高，可能会排除一些消费能力较弱的读者。相反，价格较低的书籍可能会吸引更多的消费者。第三，价格对出版社和作者的收益产生影响。如果一本书的价格过低，出版社和作者的收益可能会受到影响，从而影响他们的创作积极性和出版意愿。相反，如果价格过高，读者可能会有更高的期望值，同时也可能会降低销售量。书籍的价格对消费者的影响是复杂的，需要综合考虑多方面的因素，从而保证消费者的利益和出版产业的持续发展。

3.2 数据采集工具与方法

Python语言作为一种强大的程序设计语言，拥有许多优秀的开源文档和第三方库，可以极大地提高数据采集的效率和准确性。基于Python爬虫技术的数据采集方式可以实现自动化采集，通过模拟用户手动操作来获取各类信息，有效避免了人工录入出错、耗时费力等问题。

我们主要利用python从网站上爬取一部分数据进行分析，同时查阅相关文献、论文，将数据汇总，利用python进行数据的分析和可视化工具，比如matplotlib, seaborn等工具。

3.3 数据采集流程

1、如图3.3所示，先确定目标：首先需要明确需要爬取的数据来源，导入需要的库，选定目标网站和范围。

图3.3 数据来源

2、分析目标网站：如图3.4，通过浏览器开发者工具等工具，分析目标网站的HTML结构，确定需要采集的数据在哪些标签或属性中。

图3.4 HTML结构

3、编写爬虫程序：如图3.5，根据分析结果，使用Python编写相应的爬虫程序。

图3.5爬虫代码

4、发送网络请求：使用Python的requests库或urllib库向目标网站发送网络请求，获取HTML代码。

5、存储数据：利用pandas和pyodbc将获取到的数据存储到本地文件或数据库。

3.4 数据采集保存

如图3.6所示，我们使用excel对数据进行储存，储存为CSV文件，这样方便我们查找数据，也更加方便的能对数据进行预处理，防止数据的丢失

图 3.6文件储存

3.5 本章小结

数据采集是数据分析过程中至关重要的一步，它的质量和效率直接影响后续数据分析和建模的结果。在本次数据分析项目中，我们以书籍价格对于书籍消费者的影响为研究主题，通过确定目标数据网址和采集字段，利用开发者工具和for循环等操作实现了数据采集。 在数据采集过程中，我们遇到了一些问题，比如采集数据是代码的输入、采集数据失败问题。针对这些问题，我们采用了一些解决路，换个网站或者用其它代码。另外，在数据采集完成后，我们将数据保存至excel中，方便后续的数据预处理和分析。数据的预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以及数据特征的提取和统计。在数据预处理完成后，我们可以使用各种机器学习算法和模型进行建模，如决策树等模型，从而对书籍销量现状消费者的购买方式进行深入研究和分析。 总之，数据采集是数据分析过程中的重要一环，它需要我们具有良好的数据分析技能和数据处理能力，同时也需要我们不断探索和实践，从而提高数据采集的效率和质量，为后续的数据分析和建模打下坚实的基础

第四章 数据预处理

4.1 数据预处理的目标

数据预处理的目标是准备数据以供后续分析或建模使用。以下是数据预处理的主要目标：

1. 数据清洗：数据中可能存在错误、不完整或重复等问题，需要通过数据清洗来解决这些问题。这包括填补缺失值、纠正错误、删除重复记录等操作。

2. 数据集成：有时候需要从多个数据源中获取数据，并将它们合并到一个数据集中。这也可以被视为数据预处理的一部分。

3. 数据转换：数据预处理还可以涉及对数据进行转换，例如数据规范化、离散化或连续化等操作。其中最重要的操作是特征缩放和标准化。

4. 数据归约：当数据量太大时，可以使用数据归约方法来减少数据量，例如通过抽样或选择特征减少数据量，以提高分析效率。

我们将通过以上这些手段对数据进行简单的预处理，以供后续分析。

4.2 空值与重复值的处理

针对空值处理，我们采用isnull()方法与sum()方法结合起来进行判定，针对存在空值的情况。

图4.1 数据中空值情况

由图4.1可见“出版社”和“电子书”存在空值，“出版社”这列有1个空值，“电子书”这列中有308个空值，我们选择使用fillna()函数用于填充该列中的缺失值。

图4.2空值填充展示

针对重复值，我们利用duplicated().sum()方法进行检查。

图4.3重复值检查

由图4.3所示，通过duplicated().sum()方法检测后，数据中不存在重复值，因此不需要对此进行处理。

4.3 标点符号的处理

为了方便后续的数据分析，在这里我们将得到的数据进行简单化处理，提取出我们需要的数据。

图4.4原数据展示

由图4.4可看出原数据书名是由书名和书籍简介组合而成，现在我们将书名和简介分开成为两个不同的数据列。

图4.5分割书名展示

图4.6分割书籍简介展示

由图4.4和4.5可知，我们将书名分割成书名和书籍简介两个新列，同时考虑到书籍简介可能为空值，我们将为空值的书籍简介填充为“无”，以免后续数据分析中报错。

接下来我们将评论数提取出来，以方便后续对书籍评论数的可视化分析。

图4.7评论数提取

对 DataFrame 中的每一行都将其评论（'评论'列）以字符串形式通过字符"条评论"进行分割，并取出分割结果的第一个元素，即评论数。然后使用astype()方法将评论数转换为int64类型，并将其添加到DataFrame中的新列'评论数'中。

4.4 单位标准统一化

在采集的原始数据中，原价，售价，电子书价格等列的数据由书籍的价格组成，为了更加直观的观测，我们将原价，售价，电子书价格单位标准统一，并将其数值化。

图4.8 原价、售价、电子书价格 数值化

针对 DataFrame（数据表）中的三列数据（'原价'、'售价'和'电子书价格'），将其中的字符 ¥ 替换为空字符串，去除了价格中的“¥”符号，只保留书籍的价格数值，为后续的数据可视化做准备。

4.5 数值标准化

我们采用df.describe()方法，用于生成关于 DataFrame 中每个数值列的描述性统计信息的汇总。这个方法将会计算出 DataFrame 中每个数值列的统计指标，如计数、平均值、标准差、最小值、25%、50% 和 75% 的百分位数以及最大值等，以方便我们观察数据中的数值情况。

图4.9统计信息的汇总

由图4.9我们可知，数据中原价和售价的max-min差值过大，std标准差差值过大，数据离散程度大等。

于是，我们采用最小-最大缩放（Min-Max Scaling）：对原始数据进行线性变换，将数据范围缩放到[0, 1]区间内。

公式为     X*=X-min⁡(x)maxx-min⁡(x)

图4.10原价，售价数据标准化

4.6 本章小结

在进行数据分析之前，必须进行数据预处理。数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值、处理异常值、转换数据等，以便能够更好地应用于后续的分析任务中。在开始进行数据预处理之前，应先探索数据并对其进行初步了解，包括数据类型、大小等基本信息，缺失值比例，异常值，分布情况等。在初步了解数据内容之后，就可以对数据进行预处理。首先就是缺失值和异常值的处理，缺失值和异常值在数据中会干扰我们进行数据分析，影响数据分析的结果。缺失值是一个常见问题，在处理时可以考虑删除缺失值所在的行或列，填充缺失值（可使用中位数、均值或最近邻等方法），或者使用专业工具来处理缺失值。异常值会对模型的性能造成严重影响，在处理时可通过可视化分析或利用统计学方法（如箱线图）来确定异常值，并进行相应的处理（如删除或替换）。接下来就可以对数据进行下一步的处理，数据转换和数据规范化，根据数据类型进行不同的处理，可以将分类变量编码成标签，将文字数据进行离散化，或者进行特征选择和降维等操作，以达到优化模型性能的效果，数据规范化就是对数据进行归一化处理，使其呈现出统一的数量级，避免某些特征的权重过高。常见的方法有最大最小规范化、z-score标准化等，还有数据标准化等内容。总之，数据预处理对于后续的数据分析与建模非常重要，必须认真进行。

第五章 数据分析与可视化

5.1 数据分析与可视化的目标

1.通过收集当当网畅销书籍，展示受欢迎的系列书籍。
2.畅销书的价格区间，是否有极端值。（如特别昂贵或特别便宜的书）
3.前500名中哪些作者的图书数量比较多。也可以从侧面反映出这些作者是否备受关注，并在市场上取得很高的销售量。
4.研究读者给予每本书的推荐度与销量的关系。
5.展示出版社拥有的畅销书数量，对出版社可以面对市场进行改革。

5.2 数据统计特征分析与可视化

图5.1 数据字段情况

由图5.1所示，在此次数据分析中我们选取了书名，书籍简介，评论，作者等字段，数据共包括496条数据，其中原价，售价为浮点型数据，其他字段为字符串。

图5.2 原始数据统计描述

由图5.2所示，根据得到的数据图表，可以看到该表是关于当当网畅销书籍原价和售价的统计数据。首先从计数数据可以看到该数据共包含496条数据；从平均数来看，原价的平均数为71.843347，售价为38.678024，可以看到原价大概是售价对两倍。标准差原价和售价也差近两倍。书籍原价的最小值为14.8，最大值为1154.2，四分位数分别为38,49.8,68，意味着25%书籍原价在38元以下，50%书籍原价在49.8元以下，75%的书籍原价在68元以下；书籍售价的最小值为7.5，最大值为577.1，四分位数分别为19.975,26.95,39.8，也就意味着25%的书籍售价在19.975元以下，50%的书籍售价在26.95元以下，75%的书籍售价在39.8元以下。书籍原价和售价的最大值分别为1154.2，577.1，该数据与其他数据的差距太大，可视为异常值处理。

5.3 数据分析与可视化，

首先，价格是影响销量的一个重要部分，通常情况下，产品价格越低，销量就越高，反之亦然。除了需求条件外，价格还受到许多其他因素的影响。一些公司会使用折扣促销等营销手段来吸引消费者，从而提高销量。另一些公司利用高价格策略来营造奢侈感，从而吸引特定的市场份额。还有许多定价策略可用于引导消费者购买或获得更高的利润。如图5.3我们通过分析畅销书籍的原价价格区间发现有近50%的书籍价格高于50元，12%的书籍价格在100元以上。

图5.3当当网书籍原价价格区间

我们在对折扣进行分析，如图5.4，在畅销书里打五折的书籍是最多的，有着两百本打5折远远多于其他打折区间的书籍，其次是打6折的书籍，对于大于或则小于这个打折力度的书籍非常之少。从市场打折可以对销量产生影响。通常，打折会导致销量增加，因为它降低了商品的价格，从而吸引更多的消费者购买。这也可能会促进消费者在短时间内进行大量购买，以利用打折优惠。然而，在某些情况下，打折也可能导致销售下降。如果打折幅度过大，顾客可能会认为该商品的质量或价值有问题，从而不再购买。此外，打折可能会降低品牌的声誉和形象，给长期的盈利能力带来负面影响。

图5.4折扣分布

然后如图5.8打折后书籍的价格区间有85%处于50元以下，50元以上的书籍数量大大减少，合理的促销是可以吸引更多顾客前来购买商品或服务，从而增加销售额。可以吸引更多顾客前来购买商品或服务，从而增加销售额。需要注意的是，不能过度依赖促销手段，否则可能会出现消费者对问题的确信度下降。因此，企业应该做好长期规划和营销策略，树立稳健良好品牌形象，以吸引和保持消费者的兴趣和信任。

图5.5售价区间

图5.6单价最高的书籍详细柱状图

通过图5.6我们可以看到单价最高的书籍是《大中华寻宝系列》，从它的名字可知这是系列书籍，并不是一本书，所以才有如此高昂的价格也能受到读者的喜爱。位列价格第二名的是《培生幼儿英语预备级》原价高达846元，即使是如此高的单价也有很高的阅读数，由此可见家长对孩子英语学习的重视程度。通过这单价最高书籍详情柱状图可以发现读者对书籍的价格接受程度较高，读者们愿意为高质量的书籍买单。

图5.7 电子书版本占比

由图5.7电子书版本占比可以看到当当网图书中有38%的书籍具有电子版图书，电子版图书相较于传统纸质图书有以下几点优势：

1.可携带性强：电子版图书可在电脑、平板电脑或手机等多种设备上进行阅读，随时随地都能够阅读。这相对于纸质图书来说十分方便。

2.空间占用小：电子版图书不需要实体空间存放，只需要储存在计算机或云端，不仅可以有效地节省空间资源，而且提高了存储效率。

3.搜索和标注功能更强：很多电子书阅读器具有全文搜索、批量标注、书签、笔记等功能，使你能够更加方便地管理图书内容和使用过程中的记录。

4.更新方便：电子图书可随时更新，无需重新购买新版本，因此更容易保持内容的新鲜度和有效性。

总之，电子版图书具有简单易懂、低成本、全文检索、信息交错、彩色插图、动画演示、音频指导等诸多现代化与个性化特点，更适合现代人们快速学习、获取知识和享受阅读的愉悦感受。

图5.8 推荐指数占比

通过图5.8所示，在当当网最受欢迎的书籍中有338本书籍是被无数读者阅读后100%推荐的，如此多的读者都对书籍有如此高的评价，而且竟无一差评，可见这些书籍具有极高的质量和可读性。另外有98本书获得了99.9%的推荐度，33本书获得了99.8%的推荐度，绝大部分书籍的推荐度都在99%以上，最低也有93.4%，也在90%以上，由此可见这些最受欢迎的书籍并不是浪得虚名，这些书籍具有极高的阅读性，深的读者的喜爱。

图5.9.1当当网前10出版社

图5.9.2 当当网前10出版社

通过图5.9当当网最受欢迎书籍的出版社出版书籍数量的前10名可以看到北京联合出版有限公司出版的书籍最多，有24本书籍。第二名是中信出版社，最受欢迎的书籍中有22本书是中信出版社出版的，第三名是湖南文艺出版社，也有18本。前十名的出版社都是极为出名，实力雄厚的出版社，它们都具有庞大的资源和影响力，出版的书籍品质也相较于其他出版社更高，更能吸引读者。

图5.10 作者名字词云图

通过图5.10作者名字词云图可以看到一些作者的名字非常显眼，余华，肥志，刘慈欣，东野圭吾，曹文轩，毛姆等，作者的名字越大意味着在当当网最受欢迎的书籍中他们所写的书籍出现的次数越多，越受读者的喜欢，知名度也就越高。有些作者已经建立了自己的受众群，他们的读者忠诚度高、口碑好，因此新作品也会得到更多的关注和购买。同时，书籍的阅读量也受名人效应的影响，如果该书籍被一位名人称赞或推荐，那么可能会吸引大量消费者的关注。而这些作者本来就有些作品极为出名，有着极高的知名度，读者也就更愿意阅读他们的书籍。

5.4 特征值与目标值分析与可视化

特征值指的是数据集中的各个特征或属性，目标值通常指的是我们要预测或分类的结果。在这里我们将价格作为书籍的特征值，销售量作为书籍的目标值。

图5.11 畅销书价格区间

通过图5.11可知，在当当网畅销书籍中0-50价位的书籍最受读者的喜欢，占比高达85.49%，501-1000价位的书籍只有0.4%的读者喜欢。由此可见，绝大部分的读者都喜欢物美价廉的书籍，价格低廉的书籍更能受到读者的喜爱。因此，书籍想要获得较高的销售量和阅读量应该制定合理的价格，尽量物美价廉一点，降低读者的阅读门槛，以此获得更高的销量。

接下来将作者作为特征值，销售量作为目标值。

图5.12 畅销书作者名

通过图5.12可知，在词云图中的名字越显眼，意味着他的作品在畅销书籍中出现的次数越多，图中我们可以看到一些耳熟能详的名字“刘慈欣”，“余华”，“曹文轩”等。作为一个作者，知名度是他们在读者中的影响力量，可以对书籍销量产生重要影响。一些因素可能会影响作者知名度的建立，如厚实的作品数量、重要奖项的获得以及积极的公众形象等。作者的知名度会影响读者的购买决策一般来说，读者更倾向于阅读他们熟悉的作者的书籍，这意味着知名度更高的作者更容易吸引读者的关注并在销售中取得成功。随着作者知名度的提高，他们的读者和粉丝基础也会不断扩大，为宣传和推广新书籍提供了更大的平台。

5.6 意见与建议

为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。我们通过数据可视化分析，为书店或出版社提出几点建议与意见，以提高书店或出版社书籍受欢迎程度，以下是可能会导致书店或出版社出版的书籍受欢迎的一些因素：

1. 作者知名度：有些作者已经建立了自己的受众群，他们的读者忠诚度高、口碑好，因此新作品也会得到更多的关注和购买。因此，书店和出版社在采购或出版书籍的时候应当考虑书籍作者的知名度，有较高知名度的作者的书籍普遍具有较高的人气。

2. 内容独特性：与其他类似作品相比，越是与众不同或非常新颖的内容通常越容易引起读者的兴趣。在某些情况下，这种新颖性可能只是涉及一种独特的主题或对现有流派的独特述说方式。书店和出版社也必须注重书籍内容的多样性，以吸引不同阅读需求的读者。

3. 好评度：评价通常会对读者购买决策产生重要影响，因为阅读体验是很私人的，好的评论可以帮助读者了解这本书是否适合自己的口味。

4. 推广宣传：由于市场上有太多的图书发布，因此采取适当的推广宣传能让更多的读者了解书籍并且增加他们购买的可能性。

5. 名人效应：如果该书籍被一位名人称赞或推荐，那么可能会吸引大量消费者的关注。

这些因素不一定是一个出版物受欢迎的唯一原因，但它们通常都会起到重要作用。希望能通过以上几点建议帮助书店和出版社制定自己的营销策略，扩大销量以及影响力。

5.7 本章小结

通过对当当网畅销书籍的数据分析与可视化得知，读者喜闻乐见的书籍是价格低廉的，知名度高的书籍，书籍价格在50元以下的更能受到读者的喜爱。同时，作者也是影响读者阅读书籍的重要因素，作者的知名度越高，读者对他的作品期待值也就越大，阅读意愿也越高。因此，名人的书籍往往具有更高的阅读量和销售量。价格低廉的书籍更能受到读者的喜爱，但不意味着价格较高的书籍就被人唾弃，通过图表分析，我们可以看到也有上千元的书籍获得了读者的青睐，书籍的价值不能只被价格所定义，书籍的内容与质量也是打动读者的重要因素。实力雄厚的出版社具有较高的知名度和更强的实力。因此，他们更能获得优秀书籍的出版权，因此它们出版的书籍往往具有更高的阅读量和销量。另外，电子书作为当代新型读物，具有简单易懂、低成本、全文检索、信息交错、彩色插图、动画演示、音频指导等诸多现代化与个性化特点，更适合现代人们快速学习、获取知识和享受阅读的愉悦感受。