本文是一篇以亚马逊美国站作为研究对象的跨境电商数据分析报告。本报告使用ForeSpider数据采集系统，对美国地区女性夹克商品数据进行采集挖掘和分析，分别对女性夹克分类、热销商品、高评分商品以及不同价格区间的销售情况进行了详细的研究与分析。
1.女性夹克分类介绍
女性夹克包括牛仔夹克、休闲夹克、绗缝轻型夹克与防风、防雨和厚夹克四个分类。
①牛仔夹克
牛仔夹克最早因为粗糙厚实的布料对身体有一定的保护作用，所以用来专供给工作环境恶劣的人使用。
不久，牛仔夹克被加入了修身设计，又由Turk Greenough牛仔明星登台演出。牛仔夹克从此大受欢迎。
②休闲夹克
休闲夹克通常以百搭的优点和保暖特性，深受众多爱美女性的喜爱。尤其是短款休闲夹克，穿上有拉高腰线的视觉效果，看上去气质飒爽，简约大气。
其次，夹克的穿法多样化，无论是搭配简单的牛仔裤，还是在套装裙外都可兼具保暖与美观。
③绗缝轻型夹克
绗缝，指的是一种缝制技术，由两种或以上的面料缝合而成，中间夹层加入填充物，把胎料物质缝成一个小格间。
这样的夹克单品重量会比普通的棉服更加轻便，保暖性好。
其缺点是绗缝的小格子看起来软塌无形，稍显老气。
④防风、防雨和厚夹克
由于其特殊的面料，可实现防风防雨、透气透湿的效果，功能性较为稳妥。
由于此类夹克可通勤日常两穿，又兼具整体简约大方，轻松惬意，穿搭场合不受限等诸多优点，防风防雨和厚夹克深受大众青睐。
女性夹克不同类别的商品中，Denim jacket（牛仔夹克）商品数量最多，占女性夹克商品总数的42%，其次是 casual jacket（休闲夹克），占比41%，然后是Wind, Rain and Thick Jackets（防风、防雨和厚夹克），占比15%。
前嗅分析：牛仔夹克和休闲夹克更受美国女性青睐。也正因如此，这两种商品的品类数量较多。
女性夹克不同类别的商品中，Denim jacket（牛仔夹克）销量最高，占女性夹克商品总数的62%，远高于其他类别商品销量。其次是casual jacket（休闲夹克），占比21%，销量最少的是quilted light jacket（绗缝轻型夹克），占比仅3%。
前嗅分析：美国女性购买牛仔夹克和休闲夹克的数量要高于其他类别。说明美国女性对于牛仔夹克和休闲夹克的需求量要高于其他夹克类别的商品。
2.亚马逊美国市场女性夹克销售趋势介绍
女性夹克包括牛仔夹克、休闲夹克绗缝轻型夹克等多个分类。根据谷歌趋势显示，女性夹克类商品搜索热度最高的城市为纽约州纽约市，而加利福尼亚州的伯灵格姆则以97的热度值紧随其后。可以看出，纽约与伯灵格姆的消费人群对夹克类服装的需求度较高。
同时，谷歌趋势显示，女性夹克类商品在2021年11月中旬出现了一个巨大的高峰，而且在2020年底至2022年5月前持续出现多个高峰，说明美国女性夹克市场由于疫情的影响，需求量不断上涨，亚马逊上女性夹克销量也在持续攀升。
新冠肺炎疫情仍肆虐全球，居家隔离、远程办公、视频会议和网络社交等场景逐渐成为全球各地民众的生活常态。在此形势下，人们对居家工作生活时的舒适穿着需求暴增，牛仔夹克、休闲夹克一时成为消费新宠。
前嗅将亚马逊女性运动服商品和所有女性服装商品进行对比，如下图所示：
亚马逊美国站女装约七十六万个商品，其中夹克类约有四万个商品，从商品数量上来讲，夹克类商品约占女装总量的5.3%。
亚马逊女装中有包括夹克在内的22个分类，各类别*均占比为4.5%。夹克类商品数量占比略高于*均占比，超出*均占比约0.8%。
前嗅分析：夹克类商品数量占比与*均占比几*持*。
女性夹克在女装所有商品中的销量排名在1w以内区间分布最多，约占49%。
夹克排名最靠前的为商品“女式Pack It III型防水夹克”（Regatta Womens Pack-It III Waterproof Packaway Jacket），在所有女装销量排行榜中稳居第66名。
前嗅分析：女性夹克在女装中销量排名中整体靠前。
3.女性夹克畅销商品分析
由前嗅ForeSpider数据采集系统统计，并按照商品销量大小进行排名，得到如下图所示的亚马逊美国地区女性夹克热销榜：
将销量排名前200的热销商品材质进行统计并生成图表如下图所示：
亚马逊女性夹克热销商品中，成分组成为Cotton（棉布）与Leather（皮革）的商品最多，均在34%左右，其次是Fur（毛皮）类商品，占比约20%。
前嗅分析：美国女性更倾向于购买棉布、皮革类材质的夹克。
女性夹克类热销商品中，评分在4-5分的占比最高，约为73%；评分为5分的夹克商品占比约为3%。
前嗅分析：热销商品评分普遍偏高，绝大多数热销商品在4分以上。
提取热销商品标题中的关键词，按频率汇制成词云图，如下图所示：
【英文版】
观察发现标题中关键词出现最多的是女式、新款、轻便、时尚、透气、保暖、防水等。
前嗅分析：在商品标题中加入功能性词汇，更容易被消费者点击购买。
由前嗅ForeSpider数据采集系统统计，并按照商品评分进行排名，得到如下图所示的亚马逊美国地区女性运动服好评榜：
将评分排名前200的高评分商品材质进行统计并生成图表如下图所示：
女性夹克评分高的商品中，成分组成为Cotton（棉布）的商品占比最多，约为55%；其次是Leather（皮革）材质的商品，占比约34%。
前嗅分析：Cotton材质的夹克更容易得到消费者的认可。
4.不同价格区间销售情况分析
将所有女性夹克商品价格，按照区间划分，并统计其商品数量及销量的分布情况，如下图所示：
女性夹克价格在20-30美元居多，占28.9%，其次是0-10美元，占19.7%。
女性夹克价格在20-30美元销量最高，占33%，其次是0-10美元，占30%。
前嗅分析：美国女性更喜欢购买价位在20-30美元的运动服。
将所有女性夹克商品按照价格区间划分，统计其商品评分分布情况，如下图所示：
女性夹克价格在10美元以下的商品中，73%的商品评分在4.5-4.7分之间，评分在0-4分之间的商品仅占7%。
女性夹克价格在10-20美元的商品中，42%的商品评分在4.5-4.7分之间，评分在4.7-5分之间的商品仅占8%。
前嗅分析：价格较低的商品4.5-4.7分评分居多
女性夹克价格在20-30美元的商品中，52%的商品评分在4-4.5分之间，商品评分在4.5-4.7分的占比约35%。
女性夹克价格在30-40美元的商品中，61%的商品评分在4-4.5分之间，商品评分在4.5-4.7分的占比约23%。
前嗅分析：价格中等的商品4-4.5分评分居多
女性夹克价格在40-100美元的商品中，约占46%的商品评分在4.5-4.7分之间，而商品评分在4-4.5分的占比约23%。
女性夹克价格在100美元以上的商品中，38%的商品评分在4.5-4.7分之间，商品评分在4-4.5分的占比约为25%。
前嗅分析：价格较高的商品4.5-4.7分评分居多
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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