最近我一在杭州做外贸生意的老表让我给他推荐一辆车,自己的宝来开了5年多,感觉不香了,这次要我给他从BBA中选一个,落地35万以内落地。我想这做生意稳重一点,35万以内差不多就是奔驰C,宝马3和奥迪A4中选了。至于选哪一个就很头疼了。
我们知道每辆车都有它的特点和受众群体,特别是对于这种有上百年品牌积淀的BBA。奔驰的高逼格,宝马的驾驶感,奥迪的科技感等,但是这些特点不一定是你买它的理由。
每辆车肯定都有缺点,如果这些缺点你无法忍受,那一定是你不买的理由。与其打破脑袋做选择题,不如换个思维方式,用排除法,做“不选”题。
按照这个思路,我就想着怎么样把这三个车的问题搜集出来,对比看看哪个更加无法接受。最后在做出选择。思路有了,问题就有了解决方案了:
好了,说干就干。第一步,问题搜集。要搜集问题,自然要找投诉网站。有个12365车质网就是让用户上报投诉信息的,我们也可以按照车型搜索投诉信息,如图:
我们只要把这些信息写个爬虫爬下来就可以了。这个简单。按照我们之前写过的爬虫,5分钟,总共不超过20行代码,就把这些数据拿下了。没办法,python爬虫就是这么强大!特别是对于这种第三方机构的网页,基本上没有什么反爬虫措施。爬取后的数据如下,大概10000条:
每一行为一个投诉,每个投诉有车型车款投诉信息和投诉日期等字段,完全够用了。
原材料有了,接下来就开始做菜了。按照需求:“分析每个车型的主要缺点,看看哪个更加无法接受”来搭建数据分析的指标和方法。
我的思路:第一,总体观:先看看哪个车型故障比较多 第二,细化到每个车型在看看每个车型的主要问题
总体分析简单,直接用pandas聚合,看看每个车型的投诉总数和占比:
可视化:
Oh, yeah!做之前我还对奥迪A4抱有一丝希望,没想到这丫竟然独占60%的投诉量!比另外两个加在一起还多。我在想这个是不是和销量相关呢?可能是因为销量多,所以投诉多?那好,把销量数据拿出来。
这里有一家网站,车主之家,可以按照车型查找到每个月的销量:
同样的,我们用爬虫爬取了2009-2019共11年三个品牌的销量数据:
OK,把这个数据和投诉数据放到一起:
销量可视化:
我靠,这下死的明白了!
我们再来看一下按月份销量走势图:
再来看一下按照月份的投诉量统计:
综上,从整体数据来看:
但是:
第一,这只是一家网站的数据,是否全面需要商榷; 第二,每个品牌的车主是否都有上网投诉的习惯,这个也是未知。后期打算做一个各个品牌车主的人物画像在深入分析。
这里在此强调以上只是通过数据就事论事。
第二步:各个品牌的缺点画像。
这里的内容主要是用jieba分词来对统计投诉问题做词频统计,之后利用词云工具来展示。因为python有这些第三方库,做这些事情无比简单。别人做好了工具直接调用即可。
首先先看一下总体的情况:
1. 发动机和变速箱作为车里面性能最关键的两个大件,在投诉方面也毫不示弱。变速箱异常、发动机异响很能吸引眼球。
2. 车内异味问题也是广大消费者投诉的重点对象。
下面我们在分车型看一下:
按照字母顺序,奥迪先来:
异味和烧机油问题突出。看来烧机油是大众的通病。我们在把词分的更细一点看看:
可以看到除了异响异味以外,防冻液和轮胎也很突出。
在看一下奔驰C:
对比奥迪,奔驰C发动机故障灯亮和4S商家服务问题突出一点。细分在看一下可以看到提到比较多有故障灯,凸轮轴等
最后看一下宝马:
综上:
1. 车内异味问题,在奥迪和奔驰上非常突出,在宝马上好一点
2. 烧机油现象在宝马和奥迪上比较普遍,在奔驰上投诉较少。而且在宝马上,很多投诉气门盖出漏油
3. 奔驰上除了通病以外,有发动机故障灯和4S店的问题。
有了这些问题,在怎么选择,就看个人了。
由于篇幅限制,本次分享到此结束。其实后面还可以进一步挖掘,比如每个投诉都有车款信息,可以在挖掘投诉是否和某个车款(高中低配)相关等。这个读者可以自行尝试了。