如何采集完整的电商数据源可视化、缺失值处理？

　　如何采集完整的电商数据源可视化、缺失值处理？

　　文章采集完毕，excel数据源可视化、缺失值处理小编已经帮你们做好了，如果对制图、设计感兴趣的小伙伴请提前下载体验哦~学会了绘制数据源，今天我们更重要的是做下各种图表，以便提高工作效率与同事的协作。接下来我们看看如何采集完整的电商数据源吧。本文数据集1.91672.商品信息，从真实的购物网数据中获取，包含国内国外电商的基本信息，包括商品类目、商品名称、商品价格、商品类目重量、商品颜色、商品价格、商品材质、商品评论、商品评级、转让、物流、评论人数、用户评论量、分销商、总量等5大类。

　　从数据集中可以看出，商品交易量从高到低为：金融服务、家具、计算机与互联网、游戏、办公用品、个人电脑与周边等，这也说明，图中的商品流通量随着购买数量和金额增加而增加。商品用户评论率是最高的，从3.2/5.3提升到了3.2/5.3。数据分析三部曲：1.提出问题2.理解数据3.数据清洗1.提出问题订单量最多的前10个类目分别是什么样的？各大品牌电商平台中，哪些类目又是用户购买量最高的？用户中购买数量最多的用户是谁？2.理解数据tianchi_mum_index.csvtianchi_mum_index.csv是电商平台用户的全网数据，包含了商品信息、购买数量、颜色、材质、评论、评级、转让、分销、用户评论量、转发量、用户评论数等10个字段。

　　最后5000条数据为1w条数据，共有510115条数据，na值为2条。这里保留用户评论量≥90条的观察。3.数据清洗数据清洗需要用到pandas、excel、numpy，下面将对这些组件进行详细的解释。首先，我们提出问题，想看数据集的分布情况，比如说价格的分布规律，也可以用作提出假设：是不是越是偏高的价格段，反而越有利于商品转化。

　　经过简单的数据处理，如下图所示：将特征值分离出来。查看原始数据集：右击单元格内容，可以打开数据透视表（或者把鼠标放到，才能跳出透视表），可以看到每个类目的数据信息。4.数据可视化我们知道，电商数据分析师是要基于数据的分析结果，从数据中提取出相关信息与数据分析有关的数据，进行数据分析展示，如销量分布趋势、商品的分类情况、人气量多少等，从而提出分析相关建议。

　　pandas库用的最多的就是dataframe格式的数据结构，csv格式也是个不错的选择，我们需要对不同的格式进行清洗转换，才能得到满足我们分析数据需求的格式。下面的操作主要是对商品数据集中所有的数据类型进行清洗转换：#选择子集library(ggplot2)#字典格式变量读取文件vis[。