转载自百家号作者：名人自媒体

有人总是问我2018年最好的网赚项目是什么，以前对于这些问题我一般都不怎么会正面回答，什么赚钱项目，我操作的就是赚钱项目啊，不赚钱我会折腾吗？而今年不一样了，今年因为这个店群项目真的是太火爆了。有人问我要项目，我第一时间就会推这个店群的项目，店群现在是红利期，不可错过！

那么，我们做这个店群需要什么？

1、 首先，我们需要一个淘宝店铺，这是必须的，不然怎么叫店群

2、 我们还要有一个淘宝联盟的账户，这是赚佣金用的

3、 我们这个项目的原理就是通过淘宝联盟挑选一款佣金高而且销量不错的商品

4、 选好商品之后，我们利用软件把这些商品的采集下来，把这些商品复制到自己的店铺去卖

哪些商品我们是不能上架的呢？（这是注意事项）

一、 男装、女装类的东西一般都不能上，为什么不能上呢？因为大多数服装的商品都是上架花钱请一些模特拍的照片，是有专利权的，你没有授权就去发别人的东西很容易出现侵权。

二、 食品类了，食品类这些都是关乎到安全的，需要食品流通证才可以上的

三、 还有的就是成人用品了，成人用品这个没有医疗健康证是肯定不可以上的，一上就违规

四、 书籍这些也是不能上的，我们没有版权

五、 除了一些禁止上的商品，还有一些商品比较特殊，需要交多点店铺保证金才可以上，例如家具和珠宝类的可以上，但是需要缴纳保证金5000元

六、 化妆品和带有化学性质的商品是不能上的，例如洗发水和沐浴露洗手液这些带化学成分的就不能上

七、 刀具、香烟这些不能上

八、 3c数码类的不能上，带电的商品都不要上，还有一个皮带也不能上，因为皮带一般都是牌子

我们一般是怎么卖商品赚钱呢？

有两种玩法：

第一：我们可以采集淘宝一些高销量的商品，然后把价格调高放到淘宝上面卖

第二：我们可以采集淘宝联盟高佣金商品，赚取这个佣金

也可以差价加佣金的玩法，这种是目前收益最高的玩法了

还有一个问题就是，新店能不能做店铺淘客？

1. 我很肯定的答案就是完全可以，因为我们做店铺淘客是在淘宝平台上面做的，淘宝店铺的等级只是影响我们能够上架的商品数量，可能有人会问别人为什么有低价的不买买你的这个高价商品呢。这就是重点了，我们店铺淘客是利用淘宝的一个规则就是淘宝对店铺每上架一件都会有流量扶持，我们利用软件就是皮脸采集阿里妈妈上的商品，批量上传到我们自己的店铺上，这些都是新品，我们可以获得大量的淘宝流量扶持，这样的话我们店铺排名就搞，搜索权就高。

2. 假如买家投诉我们了，我们该怎么做？

买家怎么投诉我们，我们就怎么投诉给上家；消费者说我们售假，我们就投诉上家 售假；消费者投诉我们发货慢了，我们就投诉上家发货慢了。他们给我们评论差评 ，我们就给上家评差评，上家假如返现给我们，让我们删除差评，你就把这个返现 给下家，道理是一样的，而且淘宝也会管理这个上家的。

4：上家的快递单号，我们能用来发货用吗？

一个物流单号最多可以用到三次。上家发完货，我们去看一下物流信息，然后去复 制单号和快递公司，粘贴到自己店里去给客户发货就可以的，切记不要看错快递公 司，不然客户查不到物流信息，就很尴尬了。

如果觉得文章受益，大家可以关注小编我，后面我会分享更多干货给大家，动动手指转发一下，谢谢。

我的上一篇文章

通过例举了几个例子

分析了淘宝是否万能

其实无关是否万能

感兴趣的可以点我头像，看我上一篇文章

杨叔的目的：

无非是为了为您打开一种新思路

告诉您，淘宝还可以这样用

还可以利用淘宝为我们所服务一些其他事情

今天，杨叔就给你们提供另一种思路

我们如何利用淘宝空手套白狼

我们说

目前几乎所有的互联网赚钱模式

有几个共同的特性，

其中有一个特性

是经常被提及的

就是信息差

简单点就是，我知道你不知道的一些信息

我就可以赚钱

房地产中介，就是一个非常典型的例子

他去搜集房产信息

你想要买房租房

就只能找中介

然后有人提出做互联网平台

房东自由发布信息

顾客自由寻找信息

你以为这消除了信息差的问题

但此互联网平台

其实就是一个大中介

类似的平台有很多，比如：

找工作的前程无忧，智联招聘等

找房的房天下，安居客等

我们说主要利用的是信息差

那这和淘宝有啥联系？

别急

杨叔给您细细分析

1.利用信息差倒卖电影资源

我们先来复盘一下上一篇文章提到的

电影资源的利用

杨叔为了验证可操作性与准确性

自己特地开了个淘宝

上传了几个电影资源

前期未做任何的店铺装修

未做任何的宝贝描述优化

也没和任何人说帮我刷个单

平均每天有五个订单

也就是十块钱

一个月就是300块

当然，我上传的宝贝很少

后期也没有花时间去更新

如果我们大量的上传

尤其是好莱坞大片

这样下来

每个月就可以多1000块收入

而且是，完全不需要囤货

完全不需要推广

更没有成本

2.利用信息差倒卖各种资料

各种资料是什么意思呢？

我们还是先去淘宝店搜一下看看

我以ps教学材料为例

可以看到，淘宝上有大量的资源

而且卖的都特别好

这里，我们可以有两种思路来操作

第一：自己开淘宝店

网上收集大量的资料

不一定是ps领域

大家可以思维发散一下

比如各种小吃技术配方，

比如各种领域的学习资料与视频

比如某种不可描述的东西

这些都可以拿来在淘宝上卖，

而且是一劳永逸的

第二：倒卖信息差

去各个平台发帖

告诉更多的人

你有提供这种服务

比如百度知道，百度贴吧

新浪微博，知乎，qq群等

只要有人找你购买

你只需要去淘宝店买一份下来

再卖给他

不要以为没有别人去买

大家都知道去淘宝来

然而世界这么大

就是有人这么的信息不对称

3:利用信息差倒卖技能

可能很多人都听说过前两种做法

但是倒卖技能

可能觉得有点扯

先别急着下结论

杨叔举几个例子，你就明白了

我们还是来看一下p图

以上是淘宝上的价格

我们再看看支付宝上的到位

再看看鱼泡泡上面的服务

我们可以看到淘宝上的价格是比较便宜的

当然杨叔举这个例子

并不是很明显

当然还有手绘、算命、签名设计等

有兴趣的朋友

可以在几个平台上继续探索

那么我们现在知道这几个平台上的价格

并不一样

由于淘宝上的

数据量太大

店家太多

导致价格相对市场很低

这样，我们就可以在到位上发布服务

或者在鱼泡泡上发布服务

当然还有其他很多类似的平台

当有人找你买服务的时候

我们就可以去淘宝购买相同的服务

再转手卖给别人

从而实现空手套白狼

以上是杨叔举的几个例子

都有一个共同点

就是我们不会赔本

没有任何的投资

甚至不用花费太多的精力

同时多项操作

多处开花

杨叔祝你早日走上人生巅峰

当然，如果这篇文章并没有给你带来帮助

别急，文章那么多

方法那么多

总有一个适合你

上一节我们说到如何利用淘宝联盟的API进行数据详情的展示，但是由于淘宝联盟本身会有访问的限制，那么我们可以利用大淘客的API进行数据详情的采集，不过我经常发现，大淘客的数据并不是与官网的数据是同步的，所以有一些数据根据商品的ID会提取不到产品的详情，这里如何解决我留到下一节再讨论，那么我们这个淘宝客系统是基于PHP+mysql+MUI环境开发，如果对环境安装不是很了解的话，可以自行了解一下，也可以给我留言。

源码我已经更新到官网上去了,点击源码下载就会进入淘宝客系统源码

http://yeehot/

整体效果如下：

那么我们这里首先是申请一个大淘客的APPKEY，具体地址http://dataoke/ucenter/myApi.asp

申请到后，我们可以获得一个appkey,有了这个APPKEY,我们可以利用大淘客提供的API进行操作

我们这里需要查询商品的详细信息，我们可以利用大淘客的详情API,阅读API的具体地址为

http://dataoke/personSetCms/index.php?r=api

看完文档后，知道请求示例：http://api.dataoke/index.php?r=port/index&appkey=您申请的appkey&v=xxx&id=xxx这样来操作，那么我们直接开始写代码了

就需要创建一个查询商品的PHP文件，我这里以dataokeproduct.php为例子

由于我们需要访问网络，所以我们可以利用PHP的curl来进行操作，代码如下

function getinfo($url) {

$ch = curl_init();

curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);

curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);

curl_setopt($ch, CURLOPT_HEADER, 0);

$output = curl_exec($ch);

curl_close($ch);

return $output;

}

写好后，我们需要拼接访问的地址

http://api.dataoke/index.php?r=port/index&appkey=您申请的appkey&v=xxx&id=xxx

其中这里的v是我们采用json返回的数据，所以直接填2，id是我们商品的id，那么我们可以这些来获取整个json数据，并将它转换成数组。

$appkey = $dataoke_appkkey;

$id = $_GET['pid'];

$url ="http://api.dataoke/index.php?r=port/index&appkey=". $appkey ."&v=2&id=". $id;

$info = getinfo($url);

$info1 = json_decode($info, TRUE);

注意$dataoke_appkkey这个数据是由于我们为了方便大家配置，我创建了一个配置文件config.inc.php

里面可以全局配置变量，代码如下

//支付宝的AppKey

$zhifubao_appkkey="";

$zhifubao_secretKey="";

//大淘客的AppKey

$dataoke_appkkey="";

?>

了解这些后，我们可以就可以将刚刚返回的数组数据在mui上进行解析了代码如下：

echo"";

?>

echo"". $info1['result']['Title'];

?>

最好我们在index.php上加上我们点击商品的链接，部分代码如：

$link ="dataokeproduct.php?pid=".$row1['shopid'];

这样就可以进入到我们这个产品详情的页面了。

那么我们这里就讲到这里了，我也把最新的功能放上网站供大家测试了，测试地址

http://yeehot/DaoGou/index.php

同时也把源码放上去了，欢迎下载学习了

欢迎继续关注我的头条号：一点热,如果有什么问题，欢迎留言咨询，我看到之后会第一时间回复大家的。也欢迎收藏与转发，如果需要转载到其他网站，请与我联系，yeehot，如果有什么意见或者想法欢迎在下方留言

店铺淘宝客采集软件是淘客客们专用软件，阿里妈妈（淘宝联盟）采集--大部分宝贝链接都是来自店铺淘宝客采集软件，支持自定义佣金比例、30天推广量、价格范围、批量关键词采集等

功能介绍

1、--采集热搜关键词功能 2、阿里妈妈（淘宝联盟）采集--大部分宝贝链接都是从这里采集，支持自定义佣金比例、30天推广量、价格范围、批量关键词采集等 3、鹊桥高佣金采集--超高佣金宝贝的采集支持自定义佣金比例、30天推广量、价格范围、批量关键词采集等 4、淘宝助理宝贝数据包上传 5、一件上下架功能 6、一件同步库存功能 7、一件同步宝贝标题功能 9、店铺宝贝一键采集 10、云端违规词过滤

2018店铺淘客最新操作方案（店淘村淘最新模式）百单模式起飞，村淘强开！

软件介绍：淘宝宝贝评价采集工具是易佰软件工作室推出的一款能够批量采集淘宝宝贝评价信息，以及宝贝相关的款式与销量比的软件支持如下功能：1）支持按关键词搜索淘宝宝贝并批量采集宝贝，支持直接输入宝贝链接方式采集宝贝信息。2）支持批量采集宝贝的买家评价信息，批量采集宝贝相关的款式与销量比数据。3）支持数据的自动保存，自动恢复（退出软件自动保存，打开软件自动恢复上次查询的结果）4）支持导出宝贝的买家评价信息为excel格式文件，导出宝贝相关的款式与销量比数据为excel格式文件获取暗号：031界面截图：

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我们可以尝试分析Ajax来抓取了相关数据，但是并不是所有的页面都是可以分析Ajax来就可以完成抓取的，比如淘宝。它的整个页面数据确实也是通过Ajax获取的，但是这些Ajax接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等参数，所以我们如果想自己构造Ajax参数是比较困难的，对于这种页面我们最方便快捷的抓取方法就是通过Selenium，本节我们就来用Selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到MongoDB。

接口分析

首先我们来看下淘宝的接口，看看它的接口相比一般Ajax多了怎样的内容。

打开淘宝页面，搜索一个商品，比如iPad，此时打开开发者工具，截获Ajax请求，我们可以发现会获取商品列表的接口。

它的链接包含了几个GET参数，如果我们要想构造Ajax链接直接请求再好不过了，它的返回内容是Json格式。

但是这个Ajax接口包含了几个参数，其中_ksTS、rn参数不能直接发现其规律，如果我们要去探寻它的生成规律也不是做不到，但这样相对会比较繁琐，所以如果我们直接用Selenium来模拟浏览器的话就不需要再关注这些接口参数了，只要在浏览器里面可以看到的我们都可以爬取。这也是为什么我们选用Selenium爬取淘宝的原因。

页面分析

我们本节的目标是爬取商品信息，例如：

这样的一个结果就包含了一个商品的基本信息，包括商品图片、名称、价格、购买人数、店铺名称、店铺所在地，我们要做的就是将这些信息都抓取下来。

抓取入口就是淘宝的搜索页面，这个链接是可以直接构造参数访问的，例如如果搜索iPad，就可以直接访问https://s.taobao/search?q=iPad，呈现的就是第一页的搜索结果，如图所示：

如果想要分页的话，我们注意到在页面下方有一个分页导航，包括前5页的链接，也包括下一页的链接，同时还有一个输入任意页码跳转的链接，如图所示：

在这里商品搜索结果一般最大都为100页，我们要获取的每一页的内容，只需要将页码从1到100顺次遍历即可，页码数是确定的。所以在这里我们可以直接在页面跳转文本框中输入要跳转的页码，然后点击确定按钮跳转即可到达页码页码对应的页面。

在这里我们不直接点击下一页的原因是，一旦爬取过程中出现异常退出，比如到了50页退出了，我们如果点击下一页就无法快速切换到对应的后续页面，而且爬取过程中我们也需要记录当前的页码数，而且一旦点击下一页之后页面加载失败，我们还需要做异常检测检测当前页面是加载到了第几页，因此整个流程相对复杂，所以在这里我们直接选用跳页的方式来爬取页面。

当我们成功加载出某一页商品列表时，利用Selenium即可获取页面源代码，然后我们再用相应的解析库解析即可，在这里我们选用PyQuery进行解析。

代码实战

下面我们用代码来实现一下整个抓取过程。

获取商品列表

首先我们需要构造一个抓取的URL，https://s.taobao/search?q=iPad，URL非常简洁，参数q就是要搜索的关键字，我们只需要改变链接的参数q即可获取不同商品的列表，在这里我们将商品的关键字定义成一个变量，然后构造出这样的一个URL。

构造出URL之后我们就需要用Selenium进行抓取了，我们实现如下抓取列表页的方法：

from selenium import webdriver from seleniummon.exceptions import TimeoutExceptionfrom selenium.webdrivermon.by import By from selenium.webdriver.support importexpected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWaitfrom urllib.parse import quote browser = webdriver.Chrome() wait = WebDriverWait(browser, 10) KEYWORD = 'iPad'defindex_page(page):""" 抓取索引页 :param page: 页码 """ print( '正在爬取第', page, '页') try: url = 'https://s.taobao/search?q=' + quote(KEYWORD) browser.get(url) if page > 1: input = wait.until( EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager p.form > input'))) submit = wait.until( EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager p.form > span.btn.J_Submit'))) input.clear() input.send_keys(page) submit.click() wait.until( EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager li.item.active > span'), str(page))) wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.m-itemlist .items .item'))) get_products() except TimeoutException: index_page(page)

在这里我们首先构造了一个WebDriver对象，使用的浏览器是Chrome，然后指定一个关键词，如iPad，然后我们定义了一个get_index()方法，用于抓取商品列表页。

在该方法里我们首先访问了这个链接，然后判断了当前的页码，如果大于1，那就进行跳页操作，否则等待页面加载完成。

等待加载我们使用了WebDriverWait对象，它可以指定等待条件，同时指定一个最长等待时间，在这里指定为最长10秒。如果在这个时间内成功匹配了等待条件，也就是说页面元素成功加载出来了，那就立即返回相应结果并继续向下执行，否则到了最大等待时间还没有加载出来就直接抛出超时异常。

比如我们最终要等待商品信息加载出来，在这里就指定了presence_of_element_located这个条件，然后传入了 .m-itemlist .items .item 这个选择器，而这个选择器对应的页面内容就是每个商品的信息块，可以到网页里面查看一下。如果加载成功，就会执行后续的get_products()方法，提取商品信息。

关于翻页的操作，我们在这里是首先获取了页码输入框，赋值为input，然后获取了提交按钮，赋值为submit，分别是下图中的两个元素：

首先我们清空了输入框，调用clear()方法即可，随后调用send_keys()方法将页码填充到输入框中，然后点击确定按钮即可。

那么怎样知道有没有跳转到对应的页码呢？我们可以注意到成功跳转某一页后页码都会高亮显示：

我们只需要判断当前高亮的页码数是当前的页码数即可，所以在这里使用了另一个等待条件 text_to_be_present_in_element，它会等待某一文本出现在某一个节点里面即返回成功，在这里我们将高亮的页码节点对应的CSS选择器和当前要跳转的页码通过参数传递给这个等待条件，这样它就会检测当前高亮的页码节点里是不是我们传过来的页码数，如果是，那就证明页面成功跳转到了这一页，页面跳转成功。

那么这样，刚才我们所实现的get_index()方法就可以做到传入对应的页码，然后加载出对应页码的商品列表后，再去调用get_products()方法进行页面解析。

解析商品列表

接下来我们就可以实现get_products()方法来解析商品列表了，在这里我们直接获取页面源代码，然后用PyQuery进行解析，实现如下：

from pyquery import PyQuery as pq defget_products():""" 提取商品数据 """ html = browser.page_source doc = pq(html) items = doc( '#mainsrp-itemlist .items .item').items() foritem in items: product = { 'image': item.find( '.pic .img').attr( 'data-src'), 'price': item.find('.price').text(), 'deal': item.find( '.deal-cnt').text(), 'title': item.find( '.title').text(), 'shop': item.find('.shop').text(), 'location': item.find( '.location').text() } print(product) save_to_mongo(product)

首先我们调用了page_source属性获取了页码的源代码，然后构造了PyQuery解析对象，首先我们提取了商品列表，使用的CSS选择器是 #mainsrp-itemlist .items .item，它会匹配到整个页面的每个商品，因此它的匹配结果是多个，所以在这里我们又对它进行了一次遍历，用for循环将每个结果分别进行解析，在这里每个结果我们用for循环把它赋值为item变量，每个item变量都是一个PyQuery对象，然后我们再调用它的find()方法，传入CSS选择器，就可以获取单个商品的特定内容了。

比如在这里我们查看一下商品信息源码，如图所示：

在这里我们观察一下商品图片的源码，它是一个 img 节点，包含了id、class、data-src、alt、src等属性，在这里我们之所以可以看到这张图片是因为它的src属性被赋值为图片的URL，在这里我们就把它的src属性提取出来就可以获取商品的图片了，不过这里我们还注意到有一个data-src属性，它的内容也是图片的URL，观察后发现此URL是图片的完整大图，而src是压缩后的小图，所以这里我们抓取data-src属性来作为商品的图片。

所以我们需要先利用find()方法先找到图片的这个节点，然后再调用attr()方法获取商品的data-src属性即可，这样就成功提取了商品图片链接。然后我们用同样的方法提取商品的价格、成交量、名称、店铺、店铺所在地等信息，然后将所有提取结果赋值为一个字典，叫做product，随后调用save_to_mongo()将其保存到MongoDB即可。

保存到MongoDB

接下来我们再将商品信息保存到MongoDB，实现如下：

MONGO_URL = 'localhost' MONGO_DB = 'taobao' MONGO_COLLECTION = 'products'client = pymongo.MongoClient(MONGO_URL) db = client[MONGO_DB]defsave_to_mongo(result):""" 保存至MongoDB :param result: 结果 """try: ifdb[MONGO_COLLECTION].insert(result): print( '存储到MongoDB成功') except Exception: print( '存储到MongoDB失败')

我们首先创建了一个MongoDB的连接对象，然后指定了数据库，在方法里随后指定了Collection的名称，然后直接调用insert()方法即可将数据插入到MongoDB，此处的result变量就是在get_products()方法里传来的product，包含了单个商品的信息，这样我们就成功实现了数据的插入。

遍历每页

刚才我们所定义的get_index()方法需要接收一个参数page，page即代表页码数，所以在这里我们再实现页码遍历即可，代码如下：

MAX_PAGE = 100defmain():""" 遍历每一页 """for i in range( 1, MAX_PAGE + 1): index_page(i)

实现非常简单，只需要调用一个for循环即可，在这里定义最大的页码数100，range()方法的返回结果就是1到100的列表，顺次遍历调用index_page()方法即可。

这样我们的淘宝商品爬虫就完成了，最后调用main()方法即可运行。

运行

我们将代码运行起来，可以发现首先会弹出一个Chrome浏览器，然后顺次访问淘宝页面，然后控制台便会输出相应的提取结果，这些商品信息结果都是一个字典形式，然后被存储到了MongoDB里面。

对接PhantomJS

但是此次爬取有个不太友好的地方就是Chrome浏览器，爬取过程必须要开启一个Chrome浏览器确实不太方便，所以在这里我们还可以对接PhantomJS，只需要将WebDriver的声明修改一下即可，但是注意这里必须要安装好PhantomJS，如果没有安装可以参考第一章里的安装方法说明。

将WebDriver声明修改如下：

browser = webdriver.PhantomJS()

这样在抓取过程中就不会有浏览器弹出了。

另外我们还可以设置缓存和禁用图片加载的功能，进一步提高爬取效率，修改如下：

SERVICE_ARGS = [ '--load-images=false', '--disk-cache=true'] browser = webdriver.PhantomJS(service_args=SERVICE_ARGS)

这样我们就可以禁用PhantomJS的图片加载同时开启缓存，可以发现页面爬取速度进一步提升。

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转载请保留以下内容：

本文来源：天善社区崔庆才老师

原文链接：https://ask.hellobi/blog/cuiqingcai/9185

淘宝客商品采集一键发布软件设置方法首先有必要引见下什麼是店铺淘宝客，店铺淘宝客就是经过开淘宝店铺，经过软件采集阿里妈妈，淘宝等中央的商品传到本人的淘宝店铺下面去，经过商家优惠券和本人加价卖给客户来赚钱。一个新店可以传几百的商品，一个有等级的店铺可以传几千到几万。想一想这麼多的商品，我们店铺会有多大的流量。每天的成交量会有多大。

店铺淘客，应用某宝店铺来到达淘客盈利的效果。其原理就是，在某宝联盟外面将他人店里高佣金的商品复制到本人的店铺，并且上架销售。

那麼淘宝客店铺软件哪个好？

判别店铺淘客软件哪个好，余音教师觉得这需求看你的需求，看哪款软件能更好的满足你的需求。

市场上很多淘客软件，只能说每团体的操作习气不一样，找到合适本人的，收费的尽量别用了，随意找个廉价点就行，普通都可以试用，可以挨个去试用一下，所谓的软件偷单，倒是没有发现过，软件收回的推行链接都可以看到pid的，如今的淘客软件根本上不会干这事了，你能挣多少钱，人家一个软件的品牌价值在那，相对不会爲了这一点蝇头小利砸了本人的招牌，很多人爲了推行自家的软件，歹意写软文去损伤同行软件，觉得做的太不地道了，自家的软件只需求推行自家的就行，没有必要歹意中伤他人。

店铺淘客软件罕见功用关键词合集

店铺淘客，应用某宝店铺来到达淘客盈利的效果。其原理就是，在某宝联盟外面将他人店里高佣金的商品复制到本人的店铺，并且上架销售。

只需将从他人家复制回来的商品的价钱设置得比某宝网均匀价钱低，这样假如用户在搜索的时分，选择按价钱排序，从低到高的时分就能看到你的店铺的商品，一旦用户选择购置你店铺的商品，你就能从中赚取佣金和差价。复杂点就是说开本人的店铺，卖他人的商品，赚本人的钱。

项目内容

本案例选择>>商品类目：沙发；

数量：共100页 4400个商品；

筛选条件：天猫、销量从高到低、价格500元以上。

项目目的

1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化

2. 不同关键词word对应的sales的统计分析

3. 商品的价格分布情况分析

4. 商品的销量分布情况分析

5. 不同价格区间的商品的平均销量分布

6. 商品价格对销量的影响分析

7. 商品价格对销售额的影响分析

8. 不同省份或城市的商品数量分布

9.不同省份的商品平均销量分布

注：本项目仅以以上几项分析为例。

项目步骤

1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据

2. 对数据进行清洗和处理

3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化

4. 数据柱形图可视化 barh

5. 数据直方图可视化 hist

6. 数据散点图可视化 scatter

7. 数据回归分析可视化 regplot

工具&模块：

工具：本案例代码编辑工具 Anaconda的Spyder

模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn 等。

原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载

一、爬取数据

因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次100%爬取，所以 我增加了循环爬取，每次循环爬取未爬取成功的页 直至所有页爬取成功停止。

说明：淘宝商品页为JSON格式 这里使用正则表达式进行解析；

代码如下：

二、数据清洗、处理：

(此步骤也可以在Excel中完成 再读入数据)

代码如下：

说明：根据需求，本案例中只取了 item_loc, raw_title, view_price, view_sales 这4列数据，主要对 标题、区域、价格、销量 进行分析。

代码如下:

三、数据挖掘与分析：

【1】. 对 raw_title 列标题进行文本分析：

使用结巴分词器，安装模块pip install jieba

对 title_s（list of list 格式）中的每个list的元素（str）进行过滤 剔除不需要的词语，即 把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

因为下面要统计每个词语的个数，所以 为了准确性 这里对过滤后的数据 title_clean 中的每个list的元素进行去重，即 每个标题被分割后的词语唯一。

观察 word_count 表中的词语，发现jieba默认的词典 无法满足需求：

有的词语（如 可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）

词云可视化：

安装模块 wordcloud：

方法1： pip install wordcloud

方法2： 下载Packages安装：pip install 软件包名称

软件包下载地址：https://lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

代码如下：

分析结论：

1. 组合、整装商品占比很高；

2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式 等；

4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

【2】. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：

（说明：例如 词语 ‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

代码如下：

对表df_word_sum 中的 word 和 w_s_sum 两列数据进行可视化

（本例中取销量排名前30的词语进行绘图）

由图表可知：

1. 组合商品销量最高 ；

2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。

【3】. 商品的价格分布情况分析：

分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们结合自身产品情况，选择价格小于20000的商品。

代码如下：

由图表可知：

1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

2. 低价位商品居多，价格在500-1500之间的商品最多，1500-3000之间的次之，价格1万以上的商品较少；

3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

【4】. 商品的销量分布情况分析：

同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于100的商品。

代码如下：

由图表及数据可知：

1. 销量100以上的商品仅占3.4% ，其中销量100-200之间的商品最多，200-300之间的次之；

2. 销量100-500之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；

3. 销量500以上的商品很少。

【5】. 不同价格区间的商品的平均销量分布：

代码如下：

由图表可知：

1. 价格在1331-1680之间的商品平均销量最高，951-1331之间的次之，9684元以上的最低；

2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在1680元以上 价位越高 平均销量基本是越少。

【6】. 商品价格对销量的影响分析：

同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们结合自身产品情况，选择价格小于20000的商品。

代码如下：

由图表可知：

1. 总体趋势：随着商品价格增多 其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

2. 价格500-2500之间的少数商品销量冲的很高，价格2500-5000之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格5000以上的商品销量均很低 没有销量突出的商品。

【7】. 商品价格对销售额的影响分析：

代码如下：

由图表可知：

1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

3. 价格在0-20000的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-10万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

【8】. 不同省份的商品数量分布：

代码如下：

由图表可知：

1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

【9】. 不同省份的商品平均销量分布：

代码如下：

热力型地图

对于任何一个店铺的分析，我们都不可避免的需要了解，我们都有哪些数据需要分析。大体上来说，单位时间内，访客数*转化率*客单价-退款金额=销售额，按照这个体系来划分，店铺的数据大致分为3大类。

流量类数据：这类数据是表示店铺访客进店后，一系列浏览访问行为的数据，包括但不限于访客数，浏览量，停留时间，跳失率等等

交易类数据：这类数据是表示店铺访客进店后，和交易行为相关的各种数据，包括但不限于转化率，支付金额，买家数等等

服务类数据：这类数据是表示顾客在交易行为发生后，对产品，店铺服务，物流等等满意程度的数据，包括但不限于DSR评分，退款率，退款金额