Google Trend 預測爆款商品

[數據分析] 如何利用 Google Trend (搜尋趨勢) 挑選爆款商品

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每個月要從 4000 件商品挑出 3~5 件商品出來打廣告,銷售的好壞其實很考驗投手的挑品能力;此篇利用 Python 串 Google Trend API 爬取過去大量資料,Pandas合併和整理,再利用 Decision Tree、KNN、Logistic Regression…等 8 種模型進行機器學習來預測未來搜尋熱度,最後利用這些數據輕鬆地挑選商品來進行推廣。 大綱:如何從 4000 件商品挑出 3~5 件商品來投放廣告? 第一步:Python爬取資料 第二步:資料清理 第三步:資料篩選 第四步:建立預測模型 結論:Google Trend 與 Google Analytics 數據交叉比較 如果想了解更多爬蟲可以閱讀:[學習筆記] Python爬蟲_Selenium爬 […]