基于数据可视化技术的电商平台家具 市场分析
罗欣，周橙旻*
(南京林业大学家居与工业设计学院，南京210037)
摘要：为适应大数据时代下的家具行业，借助数据可视化分析工具辅助产品市场调研。本研究使用数据爬取、数 据分析及数据可视化3款软件，对淘宝在售家具的风格和空间类型以及店铺中的家具产品销售情况进行了分析。 通过本次数据可视化分析淘宝在售家具，明确用户喜爱的家具风格，挖掘具有开发潜力的设计元素，即中式、欧式 与阳台；发现目前大部分家具企业在线上销售方面的薄弱之处，并呼吁家具设计师需要不断尝试各类数据采集、筛 选及分析软件，选择适合的数据分析工具，以期能够为后期家具产品开发做准备。
关键词：大数据;可视化；家具;数据分析
中图分类号:TS664 文献标识码:A 文章编号：1000-4629(2019)06-0040-05
D0I:10. 16610/j. cnki. jiaju. 2019. 06. 009
Analysis of E-Commerce Platform Furniture Market Based on Data Visualization Technology
LUO Xin,ZHOU Chengmin*
(College of Furnishings and Industrial Design,Nanjing Forestry University, Nanjing 210037,China)
Abstract: In order to adapt to the era of big data, the furniture industry assists product market research with data visualization analysis tools. This paper attempts to use the data crawling, data analysis and data visualization software to analyze the style and space type of Taobao' s furniture and the sales of furniture products in the store. Through this data visualization analysis Taobao sells furniture,clears the user's fa vorite furniture style; discovers the design elements with development potential: Chinese, European and balcony; realizes that most of the current furniture companies online sales are weak. It is called on furni ture designers to constantly try various data collection, screening and analysis software, and select suit able data analysis tools to prepare for the development of later furniture products.
Key words: big data; visualization; furniture; data analysis
1 大数据对家具产品调研的影响 采用全部数据进行分析处理的方法即大数据分析。
IBM 提出了大数据的 5V 特点:Volume,Velocity.Va- 大数据是海量的、高增长率的和多样化的信息 riety、Value、Veracity。麦肯锡咨询公司对“大数据”
资产。《大数据时代》中解释道不用随机分析法，而 的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析
基金项目：国家重点研发计划(2017YFD0601104);国家艺术基金项目(2019-A-05-391-1098)。
作者简介:罗欣(1996-),女，硕士研究生，研究方向为家居设计。E-mail： 1404365414@qq.com。
通信作者:周橙旻(1978-),女,副教授，研究方向为家具设计。E-mail：zcm78@163.com。
引文格式:罗欣,周橙旻.基于数据可视化技术的电商平台家具市场分析[J].家具,2019,40(6):40-44.
0401 Furniture
(C) 1994-2020 China Academic Journal Electronic Publishing House.
方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的 数据集合。大数据通过结合新系统、新工具、新模 型对大量、动态、持续的数据进行挖掘叫从而获得 具有洞见力和全新价值的数据模型叫
产品调研是产品开发的第一步叫设计调研基 本涵盖了家具产品设计所需要的数据信息叫其中 用户调研是关键，只有先确定目标用户，了解用户 的喜好偏爱，才能确定产品研发方向叫 而目前家 具行业借助大数据分析把握家具产品设计定位的 能力较其他行业显得尤为不足叭
2数据获取
2.1获取数据工具
人们可以通过很多方式来获取数据并分析,主 要有5类数据获取及分析方法：
(1) 从各大知名数据分析机构的报告书中获取 所需数据分析报告；
(2) 从百度指数等大数据分享平台搜索所需 数据；
(3) 从数据收集分析平台，如神策数据、阿里 云、百度统计、数据观等,购买数据分析报告;
(4) 从提供数据服务的网站，下载数据进行分 析整理；
(5) 使用python等编程语言或其他工具，从可 供爬取数据的网站获取数据，并进行分析。
爬取数据的软件有很多,如难度较高的python 等编程软件;难度较低的ForeSpider、GooSeeker等 数据爬取软件。本研究中所用数据爬取软件为操 作界面可视化高、简单易学的八爪鱼数据爬取软 件,以分析淘宝在售家具不同风格的价格水平以及 销售情况，从中总结出用户喜爱购买的家具风格， 以供后期家具设计提供设计方向叫
2.2数据处理
为了达到快速筛选数据、降低学习成本的目 的,并没有选择专业的R语言、SPSS等软件叫而选 用常见的Excel软件作为数据处理软件。本次数据 筛选除了运用到Excel中的基础功能外，还分别使 用了 COUNTIF.SUMIF 函数。
COUNTIF 函数：
=C0UNTIF('处理数据-源数据'!$D$2:，处理数 据-源数据'!$D$4405, "*"&A2&"*")
SUMIF函数：
=SUMIFC处理数据-源数据，!$D$2：，处理数 据-源数据'! $D$4405, "*"&A2&"*",，处理数据-源 数据吧G$2 ：，处理数据-源数据,!$G$4405)
数据处理除去本身的数据处理,还需要通过可 视化使数据趋势更加明显。目前可视化技术分为 动态交互可视化与静态交互可视化。陈勇跃曾在 动态交互式可视化应用研究中阐述了静态交互可 视化与动态交互可视化之间的区别，点明了动态交 互可视化具有可多视角观察、信息传递量更广、交 互方式更灵活、更能激发用户视觉思维的优势何。
3数据分析
本次共收集数据4 406组，收集时间从2019年 5月17日晚上7时31分54秒至8时4分4秒，收集 数据包括店铺名称、地理位置、产品名称、产品价 格、付款人数、店铺链接、图片地址、商品链接、商品 ID当前时间、店铺类型、当前页面网址,11组原始数 据。并使用COUNTIF函数与SUMEF函数对原始 数据进行统计分析,得出“各类风格/空间的产品数 量”、“店铺所属省市”、“淘宝店铺及天猫店铺数 量”、“各类风格/空间的产品销售总额”、“销售总额” 5组新数据。并通过简易操作的图表秀工具对以上 数据进行可视化图表制作。
3.1店铺分布
据统计，所收集的数据中有售家具的店铺共计 2 187家，分布在全国49个省市。其中广东佛山拥 有店铺最多，为974家，江苏苏州拥有店铺348家, 位列第二，位列第三的是江西赣州，拥有店铺150 家。由于广东佛山与江苏苏州所注册的商家量远 超于其他省市，在制作图表时,为求可视化效果显 著,剔除了这两个数据。
如图1所示的是地图散点图，反映出淘宝在售 家具店铺多分布在沿海地区，内陆以四川成都为 主,沿海地区主要聚集在江浙沪区域和广东佛山附 近。据了解，淘宝售货店铺所在地多为发货地。
3.2家具风格
家具风格种类繁多,原有数据中并没有直接的 家具风格分类，必须对原有数据进行筛选。在淘宝 产品名称中基本包含该产品应有的所有关键词或 标签，如“林氏木业北欧家具套装组合大小户型实
Furniture 1041
(C) 1994-2020 China Academic Journal Electronic Publishing House.
木客厅现代简约布艺沙发1 014”中可拆分出关键 词“林氏木业”、“北欧”、“套装组合”、“户型”、“实 木”、“客厅”、“现代简约”、“布艺”、“沙发”。通过在 原始数据的产品名称中筛选出与风格相关的关键 词，如“北欧”、“美式”、“新中式”、“中式”、“北欧” 等。由于“现代简约”能与上述任意一词搭配，故 “现代风格”不纳本次筛选。进一步统计即可得到 “各类风格的产品数量”、“各类风格的产品销售数 量”、“各类风格的产品销售总额”。由于筛选含有 “中式”词条的数据组，“新中式”风格包含其中，本 研究中的“中式”指纯中式，因此在“中式”词条所筛 选出的统计数据的基础上减去“新中式”词条筛选 出的统计数据。
如图2所示的玫瑰图，很明显北欧在淘宝在售 家具产品中的占比最多，近34%的产品都是北欧风 格家具。新中式家具产品占比约为25%,与其占比 的依次是美式、欧式。日式、韩式、意大利的产品占 比相近较小,三者总占比约是5.46%,对于淘宝消费 者来说仍是小众风格。从销售量角度看，毫无疑问 北欧风格的产品居首，即使是新中式与中式的销售 量之和，也低于北欧产品销量。美式风格家具占比 虽比欧式家具低,但销售量却多于欧式家具。
如图3所示的漏斗图,整体呈高脚杯状,最宽阔 的杯沿是北欧风格家具产品，杯身是新中式、欧式 与美式家具;杯底是新中式;手柄处依次是日式、韩 式、意大利、欧美。
3.3家具空间
家具类型按空间可分为客厅、卧室、书房、阳 台、厨房、卫生间，不同场所的家具设计略有区别。 与统计风格数据相似，可得到不同空间相关单件产 品的数据组。进一步统计即可得到“淘宝在售家具 所属各类空间的产品数量”、“淘宝在售家具所属各 类空间的产品销售数量”、“淘宝在售家具所属各类 空间的产品销售总额”。
阪 316573412
新中式：211461654
欧式：176441628
美式：150643737
中式：83067114
日式：34152'*''） 韩式：*296294 意大利：4660646
欧美：1468155
■北欧 ■新中式■中式 ■美式 ■欧式
■日式 ■韩式—意大利—欧美
图3各个风格销售总额
Fig. 3 Total sales of each style
从图4中可以明显看出客厅家具在淘宝在售家 具产品中的占比最多，近75%的产品都是客厅家 具。且从销售份额来看，客厅类产品占比是位于第 二的卧室类的6倍;其余的书房、阳台、厨房占比极 小,但销量相近;卫生间在家具中基本为空白，具有 很大的发展空间。
图5与图4的情况并无太大差别，但有3个突 变，分别是从“客厅”到“卧室”、“卧室”到“阳台”、 “书房”到“厨房”。客厅类的家具产品销售金额最 多,是位于第二的5倍,其他类家具占比极小,虽受 产品占比的影响,但销售金额仍没有太大变化。
3.4各店铺家具产品总销售金额情况
在淘宝网收集的2 187家售卖家具产品的店铺 中天猫店铺700家，淘宝店铺1 487家。通过SUMIF
函数，统计出各个店铺家具产品的销售金额。并对 其进行排序，筛选出销售总额位于前25的店铺。
客厅：629558486
郞室：15630453
阳台：.877256 书房：*834247 厨房：284001 卫生间：0
单位（元）
客厅 ■"卧室—书房 ■阳台 ■側房 图5各个空间销售总额
Fig. 5 Total sales of each space
卫生间
从图6中可知，排名前25的商铺主要可分为4 个梯度。第一梯度是“林氏木业家具旗舰店”、“源 氏木语家居旗舰店”；第二梯度是“原始原素”、“顾 家家居”、“全友家居”;第三梯度是“芝华仕”、“aixi- baobaol0"、"lzjrgil010ju^jun"、"依恋时尚居";第四 梯度是“维莎”、“a家家具”。
由于前25中有淘宝店铺和天猫店铺，也有些杂 牌如"aixibaobao 10'* lzyrgi 101 Ojunjun"等。在25名 外有一些所熟知的家具品牌，如尚品宅配、维意定 制等。通过词条筛选，选出较为熟知的品牌并进行 排序,选择前15家进行图表可视化。
从图7中可知，排名前25的商铺也可分为4个 梯度：第一梯度仍是“林氏木业家具旗舰店”、“源 氏木语家居旗舰店”；第二梯度为“原始原素”、“顾 家家居”、“全友家居”、“芝华仕”；第四梯度是“尚 品宅配”、“索菲亚”、“全友家私”；第四梯度是“林 氏”、“家乐福”、“维意定制”、“顾家家居”、“京东尚 品汇”。
我国实际家具产地情况与图1粗略得出的淘宝 在售家具生产地多位于佛山、苏州、赣州、上海、成 都、中山的结论相差无几。目前，国内实际最受关 注的家具生产地为广东的佛山顺德、东莞厚街、深 圳、中山；四川成都;北京、天津、香河;江苏苏州蠡 口；浙江台州玉环、金华东阳;江西赣州南康。由此 可知，从淘宝网爬取的数据虽不能精确反映实际情 况，但与总体趋势是相近的。
在淘宝在售家具风格数据分析中，可以发现北 欧风格家具在淘宝网上的销售情况是最好的，市场 份额占据最高，其次是新中式。虽然北欧的总销量 高于中式，但中式的平均销量比北欧高出23.91%, 新中式比北欧高出4.35%O证明市场上新中式风格 家具仍具有较大市场潜力。欧式风格家具销量虽 比不上北欧与中式，但其平均销量最高，表明欧式 风格的家具产品供小于求。对于空间数据分析，可 以得出阳台类家具产品具有开拓空间。
淘宝在售商铺销售总额前15
京东尚品汇 —H31980
kuka顾家家居旗鞘占 —1177419
维意定制旗舰店 —1419858
家乐福家貝 —1502088
林氏旗觑店 一 1576331
全友家私家具旗舰店 | 3046953
索车亚家居旗舰店-^― 3172970
尚品宅配官方旗舰店 | ■ 叫 5522252
芝华仕旗舰店 「 “ | 9881888
全友家居官方旗觑店 「 「 12967015
顾家家居旗舰店 13613614
原始原索家居旗舰店 | "・ 「 16846845
源氏木语家居旗舰店 | | | 28543600
林氏木业家具旗覩店 | | ・ ■ ・ ,“■ 「 I・ 37326304
0 5000000 10000000 15000000 20000000 25000000 30000000 35000000 40000000
调研肘间内的销售量/元
图7常见品牌淘宝商铺销售总额前15
Fig. 7 Top 15 common brands of Taobao retail sales
各店铺家具产品总销售金额情况分析结果表 明，在线上销售渠道做得最好的是“林氏木业”和 “源氏木语”，销售金额远超其他旗舰店。而某些知名 品牌更专注于线下，线上销售份额较少。在全渠道销 售概念盛行的当下，家具企业不应只专注于线下或线 上销售,应做到线上线下互补互助,实现“两手抓” O
4 结语
大数据影响了各行各业的发展,家具行业也不 例外，但目前家具行业利用大数据分析结果来辅助 设计的能力，比起其他行业仍然较为势弱㈣。家具 设计师应学会挖掘并搜集数据、选择适合的数据采 集与分析叩。借助工具来准确实时的了解市场动 向、用户喜好、行为习惯、消费状况,为设计提供强 有力的科学依据w切。基于现有测试成本所取数据 不足，未来将提高测试成本，以期获取如各个家具 旗舰店的年度销售等足够数据,达到理想实验状态O
参考文献：
［1］ 肖飞.大数据思维在家具创新设计中的应用［JJ.设计, 2016,7(17):52-53.
［2］ 王丽媚.家具创新设计中大数据思维的应用［J］.纳税, 2018,2(13):242.
［3］ 陈志刚，鲁晓波.大数据背景下信息与交互设计的变革 和发展［J〕.包装工程,2015,36(8):6-9.
［4］ 商晓东.大数据思想在产品设计市场调研中的应用［J］. 现代装饰理论,2014,9(6):255.
⑸ 徐立城，徐伟，梁峰，等.八大经济区视角下中国家具产 业的空间分布特征及差异性［J］.家具,2019,40( 1): 1-7.
［6］ 方晓阳，徐伟.二十一世纪初中国家具设计理论研究概 况［J］.家具与室内装饰,2018,25(8):18-20.
［7］ 李晶,郁舒兰，刘玮.降低课堂认识负荷的知识可视化 研究［J］.电化教育研究,2017,38(3)：24-26,40.
［8］ 孙昊夫，郁舒兰.基于R语言的线上家居用品网购评论 文本挖掘:以亚马逊为例［J］.大众文艺,2018,12(22): 248-249.
［9］ 陈勇跃，卜磊磊，闫文轩，等.动态交互式可视化应用研 究［J］.情报理论与实践,2019,42⑸：106-111.
［10］ 叶瑜昊，李修全，许成蔵.新中式家具的现代化设计方 法研究［J］.创意设计源,2019,11(1) ：63-66.
［11］ 肖畅,郁舒兰.新媒体环境下家具资讯类信息传播现 状的调查研究［J］.家具,2017,38(3): 13-16,49.
［12］ 吴智慧.工业4.0时代中国家居产业的新思维与新模 式［J］.木材工业,2017,31(2):5-9.
［13］ 许萱，顾颜婷.国内外网络销售市场的主流沙发产品 流行色趋势研究［J］.艺术科技,2019, (7) ： 20-21.
(责任编辑陈英华吴双双)
教师用户
学生用户
企业用户
社会用户
VIP用户