在電商領域，數據分析十分重要。Python 是一種非常適合用于電商數據分析的編程語言。下面我們來看一些可以使用 Python 進行電商分析的方法。

首先，我們可以使用 Python 爬蟲技術獲取商品數據。比如，我們可以使用 requests 庫加上 BeautifulSoup 庫來獲取天貓上的某個類別的商品數據：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://list.tmall.com/search_product.htm?spm=a220m.1000858.1000724.1.7d248cb2XMtDmR&cat=50025135&q=%C2%ED%B5%C2&sort=d&style=g&from=mallfp..pc_1_searchbutton'
response = requests.get(url)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
items = soup.find_all('div', class_='product')
for item in items:
title = item.find('p', class_='productTitle').get_text().strip()
price = item.find('em', class_='price').get_text()
print(title, price)

上面的代碼中我們用 requests 庫向天貓網站獲取商品列表頁面，然后用 BeautifulSoup 庫解析頁面，最后提取商品標題和價格。

其次，我們可以用 Python 對商品銷售數據進行分析。比如，我們可以用 pandas 庫來分析天貓某個品類的銷售數據：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales.csv')
df['sales'] = pd.to_numeric(df['sales'])
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')
df_monthly = df.resample('M').sum()
print(df_monthly)

上面的代碼中我們讀取了一個 csv 文件，該文件記錄了某商品在不同日期的銷售量。然后我們將字符串型的銷售量轉換為數字型，將日期字符串轉換成時間型，并以日期作為數據框的行索引。接著我們使用 pandas 庫的 resample 方法按月聚合，并計算每月的銷售總量。

最后，我們還可以使用 Python 的數據可視化工具來展示電商分析結果。比如，我們可以用 Matplotlib 庫來畫出月銷售總量的趨勢圖：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df_monthly.index, df_monthly['sales'])
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

上面的代碼中我們使用了 Matplotlib 庫中的 plot 方法繪制了一個折線圖，x 軸是月份，y 軸是銷售總量，用 show 方法展示了圖像。