個人事業主が、KindleやAmazon、楽天、メルカリ、その他ECや電子出版サイトの「売れ線」を分析したい
個人事業主が、KindleやAmazon、楽天、メルカリ、その他ECや電子出版サイトの「売れ線」を分析したい── そのとき、 Go言語 と Python どっちが役に立つのか? そしてどう使えばいいのか? ブログ記事っぽく整理してみます。 1. まず、「売れ線分析」でやりたいことを整理しよう EC・電子出版まわりの売れ線分析で、やりたいことはだいたいこんな感じになります。 ランキングや売れ筋商品を定期的にチェック Amazon・楽天ランキング、Kindleストア、メルカリの人気カテゴリなど タイトル・説明文・ジャンル・価格帯・レビュー数などをデータ化 売れ筋の共通点を探す よく使われるキーワード 強いカテゴリ・サブカテゴリ 価格帯・ページ数・画像の雰囲気 など 自分の商品・本と比較して改善ポイントを洗い出す 「価格が高すぎる?」「説明文が弱い?」「サムネが浮いてる?」など 時系列でトレンドを見る 月ごとの売上・DL数 キャンペーン実施前後の変化 ライバル商品の増減 この「データ収集」「分析」「可視化」を支える道具として、PythonとGoが候補になる、という構図ですね。 2. Pythonの強み:個人事業主の“売れ線研究マシン” 2-1. データ分析系ライブラリが圧倒的 Pythonはとにかく データ分析まわりの道具が揃いすぎている 言語です。 requests + BeautifulSoup :Webページ取得・HTML解析 pandas :CSVやExcelの読み書き&集計 matplotlib / plotly :グラフ・可視化 scikit-learn :機械学習(キーワード分析やクラスタリングなど) 個人事業主レベルの売れ線分析なら、 「まずPythonひとつで、取得 → 整理 → 分析 → グラフ」 まで一気にこなせる というのが一番大きいメリットです。 2-2. 学習コストが低い&日本語情報が多い 文法がシンプル 「Python 〇〇 やり方」で検索すると日本語の記事が山ほど出る EC・スクレイピング・データ分析系のサンプルも多い 「本業は物販・執筆だけど、ちょっとコ...