TOP:不僅僅是玩具，Python帶你解讀不一樣的樂高_EGO幣

CDA數據分析師出品

作者：Mika、澤龍

數據：真達

后期：澤龍

：今天我們來聊聊小朋友和大朋友們都愛不釋手的樂高，Python技術部分請看第四部分。Showmedata，用數據說話！

六一兒童節到了，過節的不僅僅是兒童，還有很多不想長大的成年人。然而，兒童游樂場不好意思去跟小朋友搶，幼兒園里已經沒有容身之地。這時，玩具可能是最后一件能讓成年人過把癮的方式了。

根據去年的天貓雙11數據統計：雙11玩具/童車/益智/積木品牌TOP20榜單中，在玩具領域，樂高位居首位，占據了1/5的市場份額，銷售額超過1138萬元，銷量達14712件，妥妥的玩具領域大佬。今天我們就用數據來聊一聊，小朋友和大朋友們都愛不釋手的樂高。

01、老少皆宜大IP聯名，玩具居然可以這么玩？！

1932年，樂高公司在丹麥成立。商標“LEGO”是來自丹麥語“LEgGOdt”,意為“playwell”。

在10年前，樂高真是家庭水準的體現，小時候能有個樂高玩具，應該是很多人的夢想，但是長大了發現，現在擁有樂高玩具，也是夢想。有多少人在疫情期間想在淘寶買樂高玩具，也來挑戰下千年隼75192，證明自己不再是手殘黨。

外國的樂高狂熱粉絲用樂高拼了一輛能開的跑車，真的可以以每小時15公里的速度前進，這也算是人類創造能力的體現，本身樂高提倡的就是自由組裝，playwell。創造力才是他們的核心，這也就證明了樂高從小孩玩具到創造力檢測儀的進化。

歐洲央行原行長：區塊鏈應用前景不僅僅在于輔助當前已有貨幣:金色財經報道，第三屆外灘金融峰會10月22日-24日在上海舉行，外灘峰會國際顧問委員會主席、歐洲央行原行長Jean-Claude TRICHET表示，未來人民幣實現可自由兌換是可以期待的。關于區塊鏈技術，Jean-Claude TRICHET說，區塊鏈的應用前景不僅僅在于輔助當前的已有貨幣，未來不會取代現在的法定貨幣，一種貨幣只有一國或地區央行的背書，才有其可信度。[2021/10/22 20:48:53]

如今的樂高就像玩具界的Supreme，時不時就弄出套聯名款，即使你不是樂高粉絲，也忍不住趕緊送上錢包。

之前，樂高就和暴雪合作推出了《樂高守望先鋒系列》。

《樂高星球大戰系列》，至今全球已經熱銷超過兩千萬套。其中“豪華千年隼”，更是被稱為“樂高史上最大套裝”。

從DC的蝙蝠俠到漫威的鋼鐵俠，熱門電影的熱度“能蹭就蹭”。

如果你是《哈利波特》迷，等不到送入學通知書的貓頭鷹？沒關系，樂高讓你直接把霍格沃茨買回家。

02、都是哪些人在玩樂高？

那么都是哪些人在玩樂高呢？我們用Python獲取“樂高中國”最新的三條微博(5.06日、5.08日、5.15日發布)后的評論和粉絲信息，分析粉絲畫像，數據共4815條。

聲音 | 凱爾·盧：區塊鏈應用的收入證明了其不僅僅是一種籌資機制:根據DAPP.com的研究數據，分布式應用(DAPPs)在2018年創造了67億美元的收入。DAPP.com工作人員凱爾·盧表示，這對區塊鏈的下一階段推廣是一個重大的利好。他解釋說，這些數據證明了區塊鏈的效用，而不僅僅是一種籌資機制，它將“透明度、公平性和所有權證明”等特征擺在人們的眼前。[2019/1/28]

粉絲性別占比

首先看到樂高中國的微博粉絲性別占比，從數據可以看到，女性粉絲遠超男性，占比高達到65.23%，男性占比34.77%

粉絲數量地區分布

都是哪些地區的人最愛玩樂高呢？

從圖中可以看到，北上廣位居前三，海外的粉絲也不少，位居第四。之后就是江蘇、山東分別為第五和第六。

粉絲年齡分布

18-25歲的粉絲最多占比高達38.69%，其次就是25-30歲的了，占比為24.01%，30-40歲的占比19.97%。總體來說，樂高在國內的粉絲還是比較年輕化的，既有喜歡玩樂高的年輕玩家，也有熱衷給孩子買樂高玩的年輕父母。

微博評論詞云

聲音 | 馬智濤：微眾銀行不僅僅將區塊鏈技術用于供應鏈金融:據中財網消息，微眾銀行副行長兼首席信息官馬智濤日前接受記者采訪時表示，“微眾在做包括像供應鏈金融方面的應用，同時將仲裁，存證的能力對外開放。在思考供應鏈金融時，不單是怎么去做這項業務，而是怎么與騰訊合作的銀行一起開展供應鏈金融，這可能是以前中心化的思維跟分布式思維最大的差別所在。”[2018/11/1]

下面我們看到“樂高中國”微博下面的評論詞云，可以看到提到最多的就是"樂高"。同時"齊天大圣"、"忍者神龜"等都是被提及最多的熱門款。

03、哪款樂高賣的最好？

下面我們用Python進一步分析樂高在天貓和淘寶全網的數據，我們共搜集整理了樂高在淘寶的商品數據，一共4404條商品信息。以及天貓樂高旗艦店一共392條的數據。

樂高銷量TOP10店鋪

首先看到淘寶全網樂高銷量店鋪的排名。不用說，樂高官方旗艦店是妥妥的第一位，其次天貓超市的位居第二。

樂高產地排名TOP10

樂高產地方面，我們可以看到，廣東和上海是大頭，位居第一和第二。北京位居第三。

不同價格區間商品數量

金色財經現場報道，啟賦資本投資總監蘭洪明：區塊鏈不僅僅是一個技術:金色財經現場報道，啟賦資本投資總監蘭洪明在共識·鏈上未來丨區塊鏈技術應用與創新論壇上表示，區塊鏈不僅僅是一個技術，會覆蓋各個行業，但是各個行業的差別非常大，不存在統一的方案，每個區塊鏈的模型不一樣，其構建也不一樣。[2018/4/10]

樂高的定價如何呢？我們可以看到0-50元的樂高商品是最多的，達到895件。其次100-200元的也不少，以701件位居第二。1000元以上的資深玩家款最少，為260件。

不同價格區間的銷售額

這里就比較有意思了，1000元以上的銷售額占比達到32.24%，果然是人民幣玩家的專選。其次500-1000元的商品銷售額占比15.91%。緊接著較為平價的100-200元款，銷售額占比15.76%。

淘寶樂高商品標題詞云

下面看到淘寶樂高相關標題的詞云，"樂高"、"玩具"、"積木"都是提及最多的關鍵詞。同時"益智"、"系列"、"正品"等詞也是標題中常有的詞。

我們再具體看看哪款樂高產品賣得最好。

樂高旗艦店商品銷量TOP10

讓我們再看到樂高旗艦店的數據：

我們可以看到，孫悟空齊天大圣黃金機甲這款，以月銷量4765件位居榜首。

不僅僅比特幣 全球股市出現大跌:分析人士指出，盡管比特幣也出現了市場不景氣的情況，但傳統股票市場在截至3月25日的5天內經歷了自2016年1月以來最糟糕的時期。本月，BTC價格跌至6600美元，為自2017年11月以來的第二低水平，全球市場也出現了看跌跡象。市場觀點指出，3月19日至23日，美國股市下跌6%，歐洲股市同期下跌4%，日本股市下跌5%。而在比特幣(Bitcoin)的主導下，加密貨幣資產的持續下跌。比特幣在其200日移動均線之下，跌破7500美元支撐位。[2018/3/30]

其次第二位是R賽車成人送禮收藏車模，月銷量2750件。然后云霄戰機孫悟空齊天大圣位居第三，月銷量達到2453件。

不同價格區間商品數量

在商品價格區間方面，可以看到數量最多的還是0-50元的平價款，共2082件商品，遠遠高于其他價格區間。其次50-100元的商品有495件。

不同價格區間銷售額

最后，我們再看到不同價格區間的銷售額：

這里與淘寶全網數據不同，銷售額占比最高的是0-50元的商品，占比49.21%。其次是50-100元，占比16.13%。而1000元以上的銷售額占比最少，僅為2.94%。這也說明，在購買1000元以上的收藏款時，大家更傾向于在其他渠道購買，而不是官方旗艦店。

樂高旗艦店商品標題詞云

我們再看看在樂高旗艦店，商品標題都有什么特點。可以看到標題中，"積木"、"玩具"、"XX系列"都被常常提到。同時"送禮"、"創意"、"益智"、"收藏"等也常出現。

04、帶你用Python分析樂高淘寶數據

我們使用Python分別獲取了淘寶上的樂高商品數據、樂高旗艦店的店鋪商品銷售數據和微博樂高中國的評論和粉絲數據，進行了數據分析分析。此處展示淘寶商品分析部分代碼。按照常規數據分析流程進行：

01數據讀入

首先導入所需的庫，并讀入采集的數據集。其中pandas用于數據整理、jieba用于分詞、pyecharts和stylecloud用于繪制可視化圖形。

Billions項目組讀入數據df_tb=pd.read_excel('../data/樂高淘寶數據.xlsx')df_tb.head()

查看一下數據框的大小，可以看到一共有4403個樣本。

df_tb.info()

<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:4404entries,0to4403Datacolumns(total5columns):goods_name4404non-nullobjectshop_name4404non-nullobjectprice4404non-nullfloat64purchase_num4404non-nullobjectlocation4404non-nullobjectdtypes:float64(1),object(4)memoryusage:172.1+KB

02數據處理

此處我們對各個字段進行以下處理以方便后續的數據分析工作，經過去重之后一共有3411個樣本：

去除重復值goods_name：暫不處理shop_name：暫不處理price：暫不處理purchase_num：提取人數計算銷售額=price*purchase_numlocation：提取省份

Billions項目組刪除購買人數為空的記錄df_tb=df_tb.str.contains('人付款')]Billions項目組purchase_num處理df_tb=df_tb.str.extract('(\d+)').astype('int')Billions項目組locationdf_tb=df_tb.str.split('').strdf_tb.head()

03數據可視化

數據可視化部分主要對以下的信息進行匯總和可視化分析，分析維度和使用圖形如下：

樂高銷量排名top10店鋪-條形圖樂高產地數量排名top10-條形圖樂高產地國內銷量分布-地圖價格分布-餅圖不同價格區間的銷量表現-餅圖商品標題詞云圖-詞云圖

樂高銷量排名Top10淘寶店鋪-條形圖

shop_top10=df_tb.groupby('shop_name').sum().sort_values(ascending=False).head(10)Billions項目組地圖map1=Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px',height='750px'))map1.add("",,maptype='china')map1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='國內各產地樂高銷量分布圖'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=172277),)map1.render()

天貓樂高價格分布

Billions項目組餅圖bar3=Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px',height='750px'))bar3.add_xaxis()bar3.add_yaxis('',)bar3.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='不同價格區間的商品數量'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=900))bar3.render()

不同價格區間的銷售額整體表現

Billions項目組數據對data_pair=Billions項目組讀入停用詞表stop_words=Billions項目組添加關鍵詞my_words=foriinmy_words:jieba.add_word(i)Billions項目組條件篩選word_num_selected=return''.join(word_num_selected)Billions項目組繪制詞云圖stylecloud.gen_stylecloud(text,Billions項目組電腦字體路徑icon_name='fasfa-heart',Billions項目組繪圖尺寸output_name='淘寶樂高標題詞云圖.png'#輸出png文件)

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