摘要：本文介绍如何使用Python调用淘宝关键词API获取商品销量数据，并结合数据分析库（如Pandas和Matplotlib）进行销量趋势分析和预测。通过代码实现销量数据的采集、清洗、可视化和简单预测模型构建，帮助商家了解商品销售情况并制定营销策略。
代码示例：
python import requests import hashlib import time import json import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression def generate_sign(params, app_secret): # 同主题一中的签名生成函数 pass def get_item_sales(app_key, app_secret, item_id, days=7): # 假设存在获取商品销量历史的API调用，这里简化示例 # 实际需根据淘宝API文档调整 sales_data = [] for day in range(days): timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(time.time() - day * 86400)) # 模拟获取销量数据，实际需调用API sales = 100 + day * 10 # 模拟销量增长 sales_data.append({"date": timestamp, "sales": sales}) return sales_data # 示例调用 app_key = "YOUR_APP_KEY" app_secret = "YOUR_APP_SECRET" item_id = "123456789" sales_data = get_item_sales(app_key, app_secret, item_id) # 转换为DataFrame df = pd.DataFrame(sales_data) df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]) df.set_index("date", inplace=True) # 可视化销量趋势 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df.index, df["sales"], marker="o") plt.title("商品销量趋势") plt.xlabel("日期") plt.ylabel("销量") plt.grid(True) plt.show() # 简单线性回归预测 X = df.index.map(pd.Timestamp.toordinal).values.reshape(-1, 1) y = df["sales"].values model = LinearRegression() model.fit(X, y) future_dates = pd.date_range(start=df.index[-1], periods=5, freq="D") future_X = future_dates.map(pd.Timestamp.toordinal).values.reshape(-1, 1) future_sales = model.predict(future_X) # 可视化预测结果 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df.index, df["sales"], label="历史销量") plt.plot(future_dates, future_sales, label="预测销量", linestyle="--") plt.title("商品销量趋势与预测") plt.xlabel("日期") plt.ylabel("销量") plt.legend() plt.grid(True) plt.show()
