Python数据分析实战——电商打折套路解析三

3、商家营销套路挖掘？

要求：

① 解析出不同品牌的参与打折商品比例及折扣力度，并做散点图，总结打折套路

* 用bokeh绘制散点图，x轴为参与打折商品比例，y轴为折扣力度，点的大小代表该品牌参加双11活动的商品总数

提示：

① 折扣力度为该品牌所有打折商品的折扣均值，这里去掉品牌中不打折的数据

② 绘制散点图后，可以将x、y轴绘制均值辅助线，将绘图空间分为四个象限，基于该象限来总结套路

# 解析出不同品牌的参与打折商品比例及折扣力度，并做散点图，总结打折套路

data_zk = result3_data2[result3_data2['zkl']<0.95]  # 删除未打折数据
result4_zkld = data_zk.groupby('店名_y')['zkl'].mean()
# 筛选出不同品牌的折扣率
n_dz = data_zk['店名_y'].value_counts()
n_zs = result3_data2['店名_y'].value_counts()
result4_dzspbl = pd.DataFrame({'打折商品数':n_dz,'商品总数':n_zs})
result4_dzspbl['参与打折商品比例'] = result4_dzspbl['打折商品数'] / result4_dzspbl['商品总数']
result4_dzspbl.dropna(inplace = True)
#print(result4_dzspbl.head())
# 计算出不同品牌参与打折商品比例
result4_sum = result2_data.copy()
# 筛选出品牌参加双11活动的商品总数
result4_data = pd.merge(pd.DataFrame(result4_zkld),result4_dzspbl,left_index = True, right_index = True, how = 'inner')
result4_data = pd.merge(result4_data,result4_sum,left_index = True, right_index = True, how = 'inner')
# 合并数据
result3_data2

# 用bokeh绘制散点图，x轴为参与打折商品比例，y轴为折扣力度，点的大小代表该品牌参加双11活动的商品总数

from bokeh.models.annotations import Span            # 导入Span模块
from bokeh.models.annotations import Label           # 导入Label模块
from bokeh.models.annotations import BoxAnnotation   # 导入BoxAnnotation模块
bokeh_data = result4_data[['zkl','sum','参与打折商品比例']]
bokeh_data.columns = ['zkl','amount','pre']
bokeh_data['size'] = bokeh_data['amount'] * 0.03
source = ColumnDataSource(bokeh_data)
# 创建ColumnDataSource数据
x_mean = bokeh_data['pre'].mean()
y_mean = bokeh_data['zkl'].mean()
hover = HoverTool(tooltips=[("品牌", "@index"),
                            ("折扣率", "@zkl"),
                            ("商品总数", "@amount"),
                            ("参与打折商品比例", "@pre"),
                           ])  # 设置标签显示内容
p = figure(plot_width=600, plot_height=600,
                title="各个品牌打折套路解析" , 
                tools=[hover,'box_select,reset,wheel_zoom,pan,crosshair']) 
# 构建绘图空间
p.circle_x(x = 'pre',y = 'zkl',source = source,size = 'size',
           fill_color = 'red',line_color = 'black',fill_alpha = 0.6,line_dash = [8,3])
p.ygrid.grid_line_dash = [6, 4]
p.xgrid.grid_line_dash = [6, 4]
# 散点图
x = Span(location=x_mean, dimension='height', line_color='green',line_alpha = 0.7, line_width=1.5, line_dash = [6,4])
y = Span(location=y_mean, dimension='width', line_color='green',line_alpha = 0.7, line_width=1.5, line_dash = [6,4])
p.add_layout(x)
p.add_layout(y)
# 绘制辅助线
bg1 = BoxAnnotation(bottom=y_mean, right=x_mean,fill_alpha=0.1, fill_color='olive')
label1 = Label(x=0.1, y=0.55,text="少量大打折",text_font_size="10pt" )
p.add_layout(bg1)
p.add_layout(label1)
# 绘制第一象限
bg2 = BoxAnnotation(bottom=y_mean, left=x_mean,fill_alpha=0.1, fill_color='firebrick')
label2 = Label(x=0.7, y=0.55,text="大量大打折",text_font_size="10pt" )
p.add_layout(bg2)
p.add_layout(label2)
# 绘制第二象限
bg3 = BoxAnnotation(top=y_mean, right=x_mean,fill_alpha=0.1, fill_color='firebrick')
label3 = Label(x=0.1, y=0.80,text="少量少打折",text_font_size="10pt" )
p.add_layout(bg3)
p.add_layout(label3)
# 绘制第三象限
bg4 = BoxAnnotation(top=y_mean, left=x_mean,fill_alpha=0.1, fill_color='olive')
label4 = Label(x=0.7, y=0.80,text="少量大打折",text_font_size="10pt" )
p.add_layout(bg4)
p.add_layout(label4)
# 绘制第四象限
show(p)

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结论：
少量少打折：包括雅诗兰黛、娇兰、兰蔻、薇姿、玉兰油等共5个品牌。
少量大打折：包括悦诗风吟、兰芝、欧珀莱等3个品牌。该类品牌的打折商品较少，但折扣力度较大。
大量小打折：包括妮维雅、美宝莲、蜜丝佛陀等3个品牌。该类型有半数以上的商品都参与了打折活动，但折扣力度并不大。
大量大打折：包括相宜本草、佰草集、自然堂等三大国产品牌。这些品牌不仅有90%以上的商品参与了折扣活动，而且折扣力度很大。
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