为你完整设计一个电商店铺爆款商品候选分析系统，结合大数据与智能管理课程的思想，从场景到代码、从模块到文档，全部覆盖。
1. 实际应用场景 & 痛点引入
场景
你是某电商店铺的运营人员或数据分析师，手头有商品数据（商品名称、收藏量、销量）。你想快速找出潜在爆款商品，以便重点推广、优化库存和营销策略。
痛点
- 平台后台数据分散，需要手动整理。
- 仅凭销量或收藏量单一指标判断不够全面。
- 缺乏自动化工具快速筛选出高热度商品。
2. 核心逻辑讲解
1. 数据获取
- 输入商品数据（CSV/Excel），字段包括：
"product_name"（商品名称）、
"favorites"（收藏量）、
"sales"（销量）。
2. 数据清洗
- 确保收藏量和销量为数值类型，去除无效数据。
3. 热度值计算
- 热度值 = 收藏量 + 销量（可根据业务调整权重，例如热度 = 收藏 × 0.4 + 销量 × 0.6）
4. 排序与筛选
- 按热度值从高到低排序。
- 输出热度最高的若干商品作为爆款候选。
5. 输出结果
- 打印爆款候选列表。
- 可选：保存结果到 CSV。
3. 代码实现（模块化 + 注释）
目录结构
ecommerce_hot_analysis/
├── data/
│ └── products.csv
├── output/
├── analysis.py
├── utils.py
├── README.md
└── requirements.txt
"requirements.txt"
pandas>=1.5.0
"utils.py"（工具函数）
import pandas as pd
def load_product_data(file_path):
"""
加载商品 CSV 文件
:param file_path: CSV 文件路径
:return: DataFrame
"""
df = pd.read_csv(file_path)
# 确保收藏量和销量为数值类型
df['favorites'] = pd.to_numeric(df['favorites'], errors='coerce')
df['sales'] = pd.to_numeric(df['sales'], errors='coerce')
return df
def clean_data(df):
"""
清洗数据：删除收藏量或销量为空的行
:param df: DataFrame
:return: 清洗后的 DataFrame
"""
return df.dropna(subset=['favorites', 'sales'])
"analysis.py"（主分析逻辑）
import pandas as pd
from utils import load_product_data, clean_data
def analyze_hot_products(file_path, top_n=5):
# 1. 加载数据
df = load_product_data(file_path)
df = clean_data(df)
# 2. 计算热度值（收藏量 + 销量）
df['hot_score'] = df['favorites'] + df['sales']
# 3. 按热度值从高到低排序
df_sorted = df.sort_values(by='hot_score', ascending=False)
# 4. 输出爆款候选
top_products = df_sorted.head(top_n)
print(f"热度最高的 {top_n} 个爆款候选商品：")
print(top_products[['product_name', 'favorites', 'sales', 'hot_score']])
# 5. 保存结果
top_products.to_csv('../output/hot_products.csv', index=False)
print("\n爆款候选已保存到 output/hot_products.csv")
if __name__ == "__main__":
analyze_hot_products('../data/products.csv', top_n=5)
4.
"README.md"
# 电商店铺爆款商品候选分析系统
## 功能
- 导入商品数据（名称、收藏量、销量）
- 计算热度值（收藏量 + 销量）
- 输出热度最高的若干爆款候选商品
- 保存结果到 CSV
## 环境依赖
- Python 3.8+
- pandas
## 安装
bash
pip install -r requirements.txt
## 使用
1. 将商品数据放入 `data/products.csv`，格式如下：
product_name,favorites,sales
无线蓝牙耳机,1200,3500
运动跑鞋,800,4200
便携水杯,500,1800
...
2. 运行分析脚本：
bash
python analysis.py
3. 查看终端输出的爆款候选商品，并在 `output/` 目录查看保存的 CSV 文件。
## 作者
全栈开发工程师 & 技术布道者
5. 核心知识点卡片
知识点 说明
Pandas 数据加载
"pd.read_csv()" 读取 CSV，
"to_numeric" 转换类型
数据清洗
"dropna()" 删除缺失值，保证分析准确性
热度值计算
"hot_score = favorites + sales"
排序
"sort_values()" 按热度降序排列
数据保存
"to_csv()" 将结果保存为 CSV
模块化设计 工具函数与主逻辑分离，便于维护
6. 总结
本项目展示了如何用 Python 快速构建一个电商爆款商品候选分析工具，结合了：
- 大数据处理思想（数据清洗、特征计算）
- 智能管理应用（热度分析与决策支持）
- 全栈开发实践（模块化、文档化、可扩展性）
通过这个小项目，你可以：
- 掌握 Pandas 数据处理与分析的核心方法
- 学会定义和计算业务指标（热度值）
- 理解如何将原始数据转化为可行动的洞察
- 为后续接入数据库、Web 前端、可视化大屏打下基础
如果你需要，我可以帮你生成一个示例 CSV 商品数据文件，这样你可以直接运行代码看到效果。
利用AI高效解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注我！
