上传商品CSV或Excel表格，自动从类目分布、标题词频、价格带、卖家格局、竞争度评估、卖点提炼6大维度进行选品分析，生成交互式HTML可视化报告。适合运营从店透视、生意参谋等工具导出商品数据后快速生成市场洞察报告。

【适用场景】

1. 运营从店透视/生意参谋等插件导出商品数据表后需要快速分析 2. 从平台后台导出商品列表后想了解市场竞争格局 3. 监控竞品时整理了商品表格，需要批量分析选品方向 4. 拿到第三方数据工具导出的商品表，需要生成选品洞察报告 5. 上传CSV或Excel文件，或粘贴制表符分隔的商品数据进行分析

【操作步骤】

第一步：准备商品数据表 确保表格包含以下列（至少需要商品名和价格两列，更多列显著提升报告深度）： - 商品名：商品标题 - 价格：商品售价 - 销量：累计销量（可选） - 店铺：卖家店铺名（可选） - 类目：商品所属类目（可选） 支持CSV和Excel两种格式，支持utf-8/gbk/gb18030多种编码

第二步：安装依赖 Python环境需要安装jieba（中文分词）和openpyxl（Excel读取）： python -m pip install jieba openpyxl 验证安装：python -c "import jieba; import openpyxl; print('OK')"

第三步：执行分析 方式A - 用户上传文件：直接指定文件路径调用分析脚本 方式B - 用户粘贴数据：先将数据写入临时CSV文件，再调用分析脚本 方式C - 用户只描述数据：先索要具体CSV/Excel文件或粘贴数据 python "{baseDir}/scripts/analyze.py" "<文件路径>" 脚本输出结构化JSON，包含：元信息、类目分布、标题词频、价格带、卖家格局、竞争度、选品建议

第四步：解读分析结果 类目分布：各类目商品数、均价、平均销量，集中度等级（高/中/低） 标题词频：Top20高频词，材质/功能/场景/属性卖点分类卡片，高频词覆盖占比 价格带：价格分布直方图，均值/中位数/P25/P75，价格带vs销量双轴图 卖家格局：Top10店铺柱状图，CR4/CR10指标，竞争格局判定（分散/中等/集中） 竞争度雷达图：卖家集中度、价格差异度、商品丰富度三维评估

第五步：生成HTML报告 交互式HTML报告包含7大板块： - 概览仪表盘：商品总数、店铺数、类目数、价格区间、竞争度判定 - 类目分布：Chart.js饼图+各类目详情表 - 标题词频：词云或横向柱状图+卖点分类卡片 - 价格带分析：直方图+关键统计指标 - 卖家品牌格局：Top10柱状图+CR指标+竞争格局判定 - 竞争度雷达图：Chart.js雷达图展示多维竞争评估 - 选品建议：P0/P1/P2优先级行动建议卡片

【代码模板】

安装依赖

pip install jieba openpyxl

验证环境

python -c "import jieba; import openpyxl; print('OK')"

执行商品表分析（假设文件路径为 ./products.csv）

python scripts/analyze.py ./products.csv

或粘贴数据时先写入临时文件

with open('/tmp/products.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('商品名 价格 销量 店铺 类目\n') f.write('无线蓝牙耳机 89 12000 数码旗舰店 数码配件\n')

然后调用分析

python scripts/analyze.py /tmp/products.csv

【复盘要点】

1. 数据表至少需要包含商品名和价格两列才能生成有价值的报告 2. 更多列（销量、店铺、类目）会显著提升报告深度，建议尽量完整 3. 文件编码如果无法识别会自动尝试utf-8→gbk→gb18030 4. 如果列名无法匹配，脚本会列出检测到的列名供手动指定 5. 分析基于用户提供的数据表本地计算，数据不会上传到任何外部服务 6. 报告中的建议为数据驱动的参考意见，最终决策需结合业务经验判断

来源：ClawHub https://clawhub.ai/bettermen/product-table-analyzer