鞋靴箱包商品卡销量榜2026-06-27日榜

根据提供的数据，我们可以从以下几个维度对品牌进行分析：

1. 商品卡流量效率

• TOP品牌的销量与销售额占比：
  • 可以计算每个品牌在总销量和总销售额中的占比。
  • 比如，Top50品牌合计的销量和销售额占所有数据的比例。如果这些品牌占比较大，则说明这些品牌在流量效率上表现较好。

2. 商品丰富度

• 商品数与商品卡销量的相关性：
  • 可以分析每个品牌下商品的数量与其商品卡片销量的关系。
  • 基于数据可以画出散点图或者计算相关系数，例如使用Pearson或Spearman相关系数。

3. 渠道覆盖

• 关联小店数与商品卡曝光的关系：
  • 计算每个品牌在不同小店中的曝光情况。
  • 可以用店铺数量来衡量品牌的渠道覆盖率。比如，某个品牌在多个小店都有销售记录，则认为该品牌有较好的渠道覆盖。

4. 高销品牌

• 商品卡销售额破亿的头部品牌特征：
  • 找出销售额超过1亿元的品牌。
  • 分析这些高销品牌在商品数、店铺数量和流量效率方面的特点。
  • 可以使用描述性统计分析来提取这些品牌的共性特征。

具体操作步骤

商品卡流量效率

• 计算每个品牌的销量占比：销量占比 = 品牌销量 / 总品牌销量
• 计算销售额占比：销售额占比 = 品牌销售额 / 总品牌销售额

# 示例代码（假设已有DataFrame）
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('brand_sales_data.csv')

# 计算各品牌的销售占比
total_sales = data['销量'].sum()
total_revenue = data['销售额'].sum()

sales_ratio = data['销量'] / total_sales * 100
revenue_ratio = data['销售额'] / total_revenue * 100

data['销量占比'] = sales_ratio
data['销售额占比'] = revenue_ratio

# 输出结果
print(data[['品牌', '销量占比', '销售额占比']])

商品丰富度分析

• 计算每个品牌下的商品数量。
• 分析商品数与销售量的关系。

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 加载数据
data = pd.read_csv('brand_sales_data.csv')

# 计算每个品牌的商品数量
unique_items_per_brand = data.groupby('品牌')['商品编号'].nunique().reset_index()
unique_items_per_brand.columns = ['品牌', '商品数']

# 合并数据
combined_data = pd.merge(data, unique_items_per_brand, on='品牌')
combined_data['相关性系数'] = combined_data.apply(lambda row: pearsonr(row['商品数'], row['销量'])[0], axis=1)

print(combined_data[['品牌', '商品数', '销量', '销售额', '相关性系数']])

渠道覆盖分析

• 统计每个品牌的关联小店数量。
• 分析店铺数量与曝光的关系。

# 计算每个品牌的关联小店数量
store_count_per_brand = data.groupby('品牌')['店铺编号'].nunique().reset_index()
store_count_per_brand.columns = ['品牌', '关联小店数']

combined_data = pd.merge(combined_data, store_count_per_brand, on='品牌')
print(combined_data[['品牌', '关联小店数', '销量']])

高销品牌特征分析

• 选择销售额破亿的品牌。
• 分析这些品牌的共性。

high_revenue_brands = combined_data[combined_data['销售额'] > 10000000]
print(high_revenue_brands[['品牌', '销量', '销售额', '商品数', '关联小店数']])

通过上述分析，可以全面了解不同品牌的市场表现和竞争状况。希望这些步骤对你有所帮助！如果有进一步的需求或问题，请随时告知。

以上分析数据来源：互联岛