13分钟，教你python可视化分析20W数据

最近正值“618活动”，阿里、拼多多、京东等都在发力，商品的价格也下降了不少。我打开某宝首页，顿时想对某些商品的评论进行一次爬取分析。

一提到爬取，我们肯定先想到python，那可真的是利器，不过我提醒一句，不允许爬的千万不要碰。python虽然爬取简单，但是做可视化分析需要费不少力气，虽然有 Matplotlib 和 Seaborn 两个包就足够了。

如果只调用基本的函数可能做出来的图会比较简陋，要达到好看的效果还是需要很多的精力和代码的，不适用于零基础小白。

所以我想到了当下最火的BI分析工具，有了数据，直接拖拽就能得到可视化分析，完全就是零代码，python+BI在手，打遍无敌手。原理也很简单，数据获取是通过Python进行的，然后得到Excel表，BI可以直接连接数据源，负责最后应用层的数据处理、加工和可视化。

那分析什么呢？想来想去，我选择了衣服。

这就是一个数据可视化项目，纯属娱乐，大家看看就行，重要是我分析的过程，如果能学到东西我就更开心了，我只用了13分钟。

话不多说，进入主题。

一、数据获取

数据来自python爬虫获取，淘宝约50个衣服商品的20W条评论数据，原始数据是txt格式，为了方便处理，这边转为Dataframe～

由于篇幅的限制，这里只放部分代码，感兴趣的可以到文末。

二、分析目的

分析维度：

1.颜色与肤色的对比

2.款式

3.尺码大小

4.评价分析

三、数据可视化

虽然获取到的数据数量不是很大，才20W，但是Excel分析这个体量，肯定是会卡死的，而且Excel的可视化图表简直一言难尽，还需要各种函数…

上面说到BI工具，那市面上这么多BI工具，怎么去挑选呢？市面上知名的有Tableau、FineBI等，这两个也是在知乎最受好评的工具，我从下面几个方面简单给你们讲一下。

1.部署安装：都是基于浏览器端即可使用的工具

2.学习教程：FineBI更全面

3.使用体验（上手难度）和需求符合度：FineBI更适合小白

4.产品功能：Tableau更占优一点，但有些功能并不是国内企业所看重的，FineBI能做复杂报表

5.报价和服务：FineBI的性价比很高，Tableau很贵

所以我选择FineBI进行这次可视化分析，先通过下面这个来了解一下：

不要单纯的以为它只是个可视化工具，它的本质是数据分析工具，能通过数据对业务产生指导：

1、评论里出现最多的关键词

可以看见，衣服的颜色和肤色还是有很大关系的，不过据数据统计，妹子喜欢黑色占大多数。

2、顾客喜欢什么时候买衣服？

高峰期在上午和晚上，这也可以理解，大家都在玩手机。

5、评价如何？

这最好做个词云图，字越大，代表占的比重就越大，FineBI也能做，方法也是一样，有了数据直接拖拽，然后选择合适的图表类型即可。

毕竟是衣服，顾客关注的点肯定是效果与舒适度。

以上都是用FineBI做的，点击下图免费试用！