CDA数据分析师出品
作者：Mika、泽龙
数据：真达
后期：泽龙
：今天我们来聊聊小朋友和大朋友们都爱不释手的乐高，Python技术部分请看第四部分。Showmedata，用数据说话！
六一儿童节到了，过节的不仅仅是儿童，还有很多不想长大的成年人。然而，儿童游乐场不好意思去跟小朋友抢，幼儿园里已经没有容身之地。这时，玩具可能是最后一件能让成年人过把瘾的方式了。
根据去年的天猫双11数据统计：双11玩具/童车/益智/积木品牌TOP20榜单中，在玩具领域，乐高位居首位，占据了1/5的市场份额，销售额超过1138万元，销量达14712件，妥妥的玩具领域大佬。今天我们就用数据来聊一聊，小朋友和大朋友们都爱不释手的乐高。
01、老少皆宜大IP联名，玩具居然可以这么玩？！
1932年，乐高公司在丹麦成立。商标“LEGO”是来自丹麦语“LEgGOdt”,意为“playwell”。
在10年前，乐高真是家庭水准的体现，小时候能有个乐高玩具，应该是很多人的梦想，但是长大了发现，现在拥有乐高玩具，也是梦想。有多少人在疫情期间想在淘宝买乐高玩具，也来挑战下千年隼75192，证明自己不再是手残党。
外国的乐高狂热粉丝用乐高拼了一辆能开的跑车，真的可以以每小时15公里的速度前进，这也算是人类创造能力的体现，本身乐高提倡的就是自由组装，playwell。创造力才是他们的核心，这也就证明了乐高从小孩玩具到创造力检测仪的进化。
Mysten Labs联创：Web3不仅仅关乎金钱，还关乎平等和透明:金色财经报道，Mysten Labs联合创始人Evan Cheng表示，投资者可能会从财务机会和收入的角度来看待Web3，但这忽略了一个重点，即试图建立一个更公平、更透明的基础设施，让内容创造者站在最前沿。在Web2.0中，内容创建者将他们的作品上传到中央服务器，而Web3则不同，它允许用户点对点交互，并为互联网上的活动增加了一个新的所有权层。
如今的互联网是建立在用户的工作之上的，Instagram、Facebook、Twitter这些大公司控制着传播，并从中获利。他们从中榨取了很多利润。更重要的是，它涉及透明度和缺乏公平，这就是我们需要回到的地方。[2023/2/16 12:10:53]
如今的乐高就像玩具界的Supreme，时不时就弄出套联名款，即使你不是乐高粉丝，也忍不住赶紧送上钱包。
之前，乐高就和暴雪合作推出了《乐高守望先锋系列》。
《乐高星球大战系列》，至今全球已经热销超过两千万套。其中“豪华千年隼”，更是被称为“乐高史上最大套装”。
从DC的蝙蝠侠到漫威的钢铁侠，热门电影的热度“能蹭就蹭”。
如果你是《哈利波特》迷，等不到送入学通知书的猫头鹰？没关系，乐高让你直接把霍格沃茨买回家。
A16z首席法务官：分布式系统上的结算层不仅仅是一个信息通信层:金色财经报道，A16z首席法务官Jai Ramaswamy在第一天的会议“理性监管 Web3：千载难逢的机会”上发言称，比特币论文的原始见解指出，分布式系统上的结算层不仅仅是一个信息通信层，而是一个新颖的计算机科学概念。然而，它的含义远不止金融，因为它允许在互联网上创建可编程的分布式层。目前所遇到的问题是，当人们思考监管时，他们会以静态的方式思考，而事实上，这是一个动态的概念。如果我们考虑一下今天的世界是如何被监管的。互联网的协议层实际上是被监管的，但它们一般是由自我监管组织（SRO）监管的。而在一些自律组织之外，还有包括SEC、CFTC、FinCen等在内的监管机构，这两类监管机构通常监管应用层。
我们今天遇到的部分问题是金融监管机构开始监管或认为他们正在监管这些基础层或协议层，这是一个错误。因为监管机构和金融监管机构最没有能力做出设计决策。行业需要仔细考虑如何通过标准制定机构的自我监管通过最佳实践来监管基础层。[2022/10/24 16:37:10]
02、都是哪些人在玩乐高？
那么都是哪些人在玩乐高呢？我们用Python获取“乐高中国”最新的三条微博(5.06日、5.08日、5.15日发布)后的评论和粉丝信息，分析粉丝画像，数据共4815条。
粉丝性别占比
首先看到乐高中国的微博粉丝性别占比，从数据可以看到，女性粉丝远超男性，占比高达到65.23%，男性占比34.77%
粉丝数量地区分布
都是哪些地区的人最爱玩乐高呢？
声音 | 马智涛：微众银行不仅仅将区块链技术用于供应链金融:据中财网消息，微众银行副行长兼首席信息官马智涛日前接受记者采访时表示，“微众在做包括像供应链金融方面的应用，同时将仲裁，存证的能力对外开放。在思考供应链金融时，不单是怎么去做这项业务，而是怎么与腾讯合作的银行一起开展供应链金融，这可能是以前中心化的思维跟分布式思维最大的差别所在。”[2018/11/1]
从图中可以看到，北上广位居前三，海外的粉丝也不少，位居第四。之后就是江苏、山东分别为第五和第六。
粉丝年龄分布
18-25岁的粉丝最多占比高达38.69%，其次就是25-30岁的了，占比为24.01%，30-40岁的占比19.97%。总体来说，乐高在国内的粉丝还是比较年轻化的，既有喜欢玩乐高的年轻玩家，也有热衷给孩子买乐高玩的年轻父母。
微博评论词云
下面我们看到“乐高中国”微博下面的评论词云，可以看到提到最多的就是"乐高"。同时"齐天大圣"、"忍者神龟"等都是被提及最多的热门款。
03、哪款乐高卖的最好？
下面我们用Python进一步分析乐高在天猫和淘宝全网的数据，我们共搜集整理了乐高在淘宝的商品数据，一共4404条商品信息。以及天猫乐高旗舰店一共392条的数据。
乐高销量TOP10店铺
人物丨BM：EOS 的力量应在于好的治理，而不仅仅是技术:据金色财经合作媒体 IMEOS 报道，在今天的 EOSIO 治理群的讨论中，有人提出大多数人忙于生活，没有人会花大把时间去阅读你的治理公约，并且花数个小时辩论。因此 EOS 应展示其力量去吸引人使用其技术，那么用户也会投入足够的精力辩论使治理公约完善。 BM 回应， EOS 的力量应在于好的治理，而不仅仅是技术。 而此前关于引入 DApp 生态发展与完善目前治理问题之间孰轻孰重的问题上，BM 表示事情具有两面性，不过对于社区成员提出的 “如果村里没人，完美的宪法有何意义”，他也回复，确实是个问题。[2018/6/25]
首先看到淘宝全网乐高销量店铺的排名。不用说，乐高官方旗舰店是妥妥的第一位，其次天猫超市的位居第二。
乐高产地排名TOP10
乐高产地方面，我们可以看到，广东和上海是大头，位居第一和第二。北京位居第三。
不同价格区间商品数量
乐高的定价如何呢？我们可以看到0-50元的乐高商品是最多的，达到895件。其次100-200元的也不少，以701件位居第二。1000元以上的资深玩家款最少，为260件。
不同价格区间的销售额
不仅仅属于币圈 徐明星控股新三板公司:不为人知的是，徐明星在数字货币上赚了钱，然而他其实并不满足于此，几年间，徐明星也有很多其它领域的尝试，最近还把触手伸向了新三板，控股了新三板公司华证联。[2018/3/15]
这里就比较有意思了，1000元以上的销售额占比达到32.24%，果然是人民币玩家的专选。其次500-1000元的商品销售额占比15.91%。紧接着较为平价的100-200元款，销售额占比15.76%。
淘宝乐高商品标题词云
下面看到淘宝乐高相关标题的词云，"乐高"、"玩具"、"积木"都是提及最多的关键词。同时"益智"、"系列"、"正品"等词也是标题中常有的词。
我们再具体看看哪款乐高产品卖得最好。
乐高旗舰店商品销量TOP10
让我们再看到乐高旗舰店的数据：
我们可以看到，孙悟空齐天大圣黄金机甲这款，以月销量4765件位居榜首。
其次第二位是R赛车成人送礼收藏车模，月销量2750件。然后云霄战机孙悟空齐天大圣位居第三，月销量达到2453件。
不同价格区间商品数量
在商品价格区间方面，可以看到数量最多的还是0-50元的平价款，共2082件商品，远远高于其他价格区间。其次50-100元的商品有495件。
不同价格区间销售额
最后，我们再看到不同价格区间的销售额：
这里与淘宝全网数据不同，销售额占比最高的是0-50元的商品，占比49.21%。其次是50-100元，占比16.13%。而1000元以上的销售额占比最少，仅为2.94%。这也说明，在购买1000元以上的收藏款时，大家更倾向于在其他渠道购买，而不是官方旗舰店。
乐高旗舰店商品标题词云
我们再看看在乐高旗舰店，商品标题都有什么特点。可以看到标题中，"积木"、"玩具"、"XX系列"都被常常提到。同时"送礼"、"创意"、"益智"、"收藏"等也常出现。
04、带你用Python分析乐高淘宝数据
我们使用Python分别获取了淘宝上的乐高商品数据、乐高旗舰店的店铺商品销售数据和微博乐高中国的评论和粉丝数据，进行了数据分析分析。此处展示淘宝商品分析部分代码。按照常规数据分析流程进行：
01数据读入
首先导入所需的库，并读入采集的数据集。其中pandas用于数据整理、jieba用于分词、pyecharts和stylecloud用于绘制可视化图形。
Billions项目组读入数据df_tb=pd.read_excel('../data/乐高淘宝数据.xlsx')df_tb.head()
查看一下数据框的大小，可以看到一共有4403个样本。
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数据处理
此处我们对各个字段进行以下处理以方便后续的数据分析工作，经过去重之后一共有3411个样本：
去除重复值goods_name：暂不处理shop_name：暂不处理price：暂不处理purchase_num：提取人数计算销售额=price*purchase_numlocation：提取省份
Billions项目组删除购买人数为空的记录df_tb=df_tb.str.contains('人付款')]Billions项目组purchase_num处理df_tb=df_tb.str.extract('(\d+)').astype('int')Billions项目组locationdf_tb=df_tb.str.split('').strdf_tb.head()
03数据可视化
数据可视化部分主要对以下的信息进行汇总和可视化分析，分析维度和使用图形如下：
乐高销量排名top10店铺-条形图乐高产地数量排名top10-条形图乐高产地国内销量分布-地图价格分布-饼图不同价格区间的销量表现-饼图商品标题词云图-词云图
乐高销量排名Top10淘宝店铺-条形图
shop_top10=df_tb.groupby('shop_name').sum().sort_values(ascending=False).head(10)Billions项目组地图map1=Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px',height='750px'))map1.add("",,maptype='china')map1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='国内各产地乐高销量分布图'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=172277),)map1.render()
天猫乐高价格分布
Billions项目组饼图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='不同价格区间的商品数量'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=900))bar3.render()
不同价格区间的销售额整体表现
Billions项目组数据对data_pair=Billions项目组读入停用词表stop_words=Billions项目组添加关键词my_words=foriinmy_words:jieba.add_word(i)Billions项目组条件筛选word_num_selected=return''.join(word_num_selected)Billions项目组绘制词云图stylecloud.gen_stylecloud(text,Billions项目组电脑字体路径icon_name='fasfa-heart',Billions项目组绘图尺寸output_name='淘宝乐高标题词云图.png'#输出png文件)
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