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上次做完供应商视角的分析,后面尝试用了pandas确实效率会更高!本次就售卖段的数据基于大模型做分析先,后续再做优化!
看效果
话原理
从AWS网站,我们可以拿到比如商品,销量,价格,促销等等其他参数,然后这里我们可以定期抓取某品类商品数据,从而对售卖端的变动进行感知!
这里二手售卖本次不包含,后续再完整分析!
来实践
1、适用抓取工具比如Instant Data Scraper工具抓取供应商(1688)商品数据
2、然后,CSV转为yaml文件
3、创建prompt文件
主要部分如下
-单品洞察
1.热销商品top5
商品标题、价格、销量
2.新品Top5
日期、商品标题、价格、销量
- 热销参数特征
1.热销参数:参数值 Top5
-价格分布
价格分布 销量范围等总结
-趋势洞察
1.价格变动
1)涨价Top5
价格变动值、变动后价格、变动前价格、商品标题、价格、销量
2)降价Top5
价格变动值、变动后价格、变动前价格、商品标题、价格、销量
2.参数特征变动趋势洞察
特征:特征值
-促销宣传建议
促销宣传建议说明
4、直接调用大模型来请求(我使用的是Claude3 Opus),获取想要的结果
写在最后
在本次的实践中,还是遇到了数量量的还问题,随意数值统计类的是交给传统的统计效率更高!
今天一觉睡醒,Gpt-4o发布了,只能说大为震撼!更加智能,实时性!图、文、音,音色更加丰富!
这周准备去参加OpenAI Day,期待能获得有用的见解!
静下来想想,morning exercise 应该跑起来,看小说的可以让自己松弛起来,空间时间去参与交易,去思考!加油加油加油!
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