Myntra时尚商品分析数据集-aboludeshina
数据来源：互联网公开数据
标签：Myntra,时尚,商品分析,数据清洗,机器学习,可视化,电商数据分析,市场趋势
数据概述：
本数据集基于两个原始Myntra数据集，经过清洗、整合和分析处理。数据集涵盖了Myntra电商平台大量的商品信息，包括商品ID、名称、品牌、价格、折扣、颜色、季节、.gender、商品类别等关键字段。通过数据清洗和预处理，构建了一个适合进一步分析的新数据集。该数据集用于深入理解Myntra商品销售情况、市场趋势以及消费者偏好。
数据用途概述：
该数据集适用于电商数据分析、市场趋势研究、消费者行为分析等多种场景。研究人员可利用此数据进行市场行情分析，了解各类商品的销售表现；电商企业和品牌商可借助数据制定更加精准的营销策略；政策制定者可基于数据评估电商行业的健康状况和未来发展趋势。
数据分析步骤：
1. 数据导入：从给定的两个原始数据集中读取商品信息数据，并导入Python环境。
2. 数据清洗：
- 删除重复数据
- 处理缺失值，对缺失的分类特征用众数填充，数值特征用均值填充
- 修正数据类型，确保所有特征均处于正确类型
- 处理异常值，去除价格和折扣等字段中的异常离群值
3. 数据准备：
- 创建新字段，如折扣百分比、类别-子类别合并项等，方便后续分析
- 对类别特征进行编码，生成适合机器学习模型使用的特征矩阵
- 对数据进行标准化，统一价格、折扣等数值特征的量纲
4. 数据分析：
- 使用描述性统计方法分析各特征的分布情况
- 采用聚类算法对商品进行分类，识别相似商品群组
- 使用回归模型预测商品价格，评估特征对价格的影响
- 使用分类算法对商品进行类别预测，验证特征的区分能力
5. 数据可视化：
- 使用Matplotlib绘制商品价格分布图，了解价格区间和集中趋势
- 使用Seaborn绘制类别分布图，分析各商品类别的市场份额
- 使用WordCloud制作品牌词云图，展示主要品牌分布情况
- 使用PCA结果绘制二维散点图，观察不同商品在特征空间中的分布情况
分析结果报告：
1. 价格分布分析：商品价格集中在较低区间，中高端商品较少，市场整体偏向大众消费。
2. 类别分布分析：服装和鞋类占据主要市场份额，其他类别如配饰和美妆相对较少。
3. 品牌分布分析：主要品牌如Nike、Adidas占据较大市场份额，新品牌有待挖掘。
4. 特征重要性分析：折扣、品牌、季节和颜色等因素对商品价格有显著影响，可作为定价策略的参考。
5. 商品聚类分析：识别出多个商品群组，有助于优化商品推荐和库存管理。
6. 类别预测分析：机器学习模型能够较好地预测商品类别，准确率高达90%，为自动化分类提供技术支撑。
通过以上分析，我们能够全面了解Myntra电商平台的商品销售状况和市场趋势，为相关决策提供有力的数据支持。
