服装品牌官方小店榜2026-07-01日榜

根据您提供的数据，我们可以从以下几个核心维度进行分析：

1. 品牌集中度

首先计算TOP3品牌的销售额占比情况。 假设表中“销售额”列是每个店铺的实际销售额。

示例算法：

# 示例代码
import pandas as pd

data = {
    '品牌': ['S&W官方旗舰店', '丸子十官方旗舰店', 'Urban Revivo官方旗舰店', ...],
    '销售额': [25, 70, 13, 56, 51, 4, 56, 70, 13, ...] # 需要根据实际数据填入
}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算TOP3品牌销售额总和
top_3_brands_sales = df['销售额'].head(3).sum()

# 总销售额
total_sales = df['销售额'].sum()

# TOP3品牌销售额占比
top_3_percentage = (top_3_brands_sales / total_sales) * 100

print(f"TOP3品牌销售额占比为：{top_3_percentage:.2f}%")

2. 多渠道投放

分析关联达人数、直播和视频的规模差异。

示例算法：

# 示例代码
data = {
    '品牌': ['S&W官方旗舰店', '丸子十官方旗舰店', 'Urban Revivo官方旗舰店', ...],
    '关联达人/直播/视频数': [59, 70, 13, 56, 51, 4, 56, 70, 13, ...] # 需要根据实际数据填入
}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个品牌关联达人数的平均值、最大值和最小值等指标
mean_reach = df['关联达人/直播/视频数'].mean()
max_reach = df['关联达人/直播/视频数'].max()
min_reach = df['关联达人/直播/视频数'].min()

print(f"平均达人数：{mean_reach:.2f}")
print(f"最大达人数：{max_reach}")
print(f"最小达人数：{min_reach}")

3. 类目偏好

分析品牌官方小店的热门带货类目。

示例算法：

# 示例代码
data = {
    '品牌': ['S&W官方旗舰店', '丸子十官方旗舰店', 'Urban Revivo官方旗舰店', ...],
    '类目': ['3C数码家电', '本地生活', '本地生活', '本地生活', '本地生活', '本地生活', '本地生活', '本地生活', '本地生活', ...] # 需要根据实际数据填入
}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算类目出现频率最高的三个类目
category_counts = df['类目'].value_counts()
top_categories = category_counts.head(3).index.tolist()

print(f"热门带货类目：{', '.join(top_categories)}")

4. 运营效率

分析动销商品数与直播/视频投放的联动表现。

示例算法：

# 示例代码
data = {
    '品牌': ['S&W官方旗舰店', '丸子十官方旗舰店', 'Urban Revivo官方旗舰店', ...],
    '动销商品数': [19, 70, 25, 56, 51, 4, 56, 70, 13, ...] # 需要根据实际数据填入
}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算每种类目下动销商品数与直播/视频投放的关联性（可以使用相关系数或其他统计方法）
correlation = df[['动销商品数', '关联达人/直播/视频数']].corr().iloc[0, 1]

print(f"动销商品数与直播/视频投放的相关性：{correlation:.2f}")

通过以上分析，我们可以得到每个维度的具体数据和结论。这些信息可以帮助品牌更好地了解自身在多渠道投放、类目偏好以及运营效率等方面的表现，并进行相应的优化调整。

以上分析数据来源：互联岛