很多人质疑会有多少人购买或消费茅台酒， 想到说不定可以从电商的评论数据来部分解决这一问题，于是就用Python爬取京东商城53度飞天的评论数据，然后大致进行分析一下。

先看一个最后形成的文字云，基本上跟预想中一致，到后面再具体分析。

京东商城的数据显示，53度飞天共有5.2万+评论，好评度98%。由于京东官方限制，抓取到的数据大概从去年11月到现在，将近一千条，不过作为大致的分析应该没问题。所取得的数据大致如下图所示。

看一眼大家的评论先。“礼物“，“藏家里舍不得喝”“过年有酒喝”“喝起来爽”“还没喝”“有酒喝了”，感觉买来自己喝的还是不少的。

1.购买者京东用户等级分布

首先看一下购买茅台者的京东用户等级情况。

京东的基本用户等级分为五级，从低到高依次是注册会员、铜牌会员、银牌会员、金牌会员和钻石会员。此外京东还推出了plus年费会员。大致按从下面的图片可以看出，钻石会员成长值至少在30000以上，金牌会员则至少在1万以上

再来看茅台的购买者。其中钻石会员和plus会员最多，这两者占到整个购买群体的90%。而这两部分群体毫无疑问也属于在京东消费较多的优质客户，其个人收入自然也较为优越。

2.购买来源分布情况

从客户端的情况来看，移动端占比83%，PC只占13%。移动客户端中iPhone占比最高，为41%，安卓客户端略少，占37%。虽说iPhone一直作为高端机的代表，但近年来高端人士使用安卓的比例确实是比以前要多，这里也可以作为一个证明。

其次还可以看到，来自微信的占到4%。随着京东跟腾讯的合作加深，微信对于京东的拉动作用越发明显，从这里的数据可见一斑。与之相比，手机qq则近乎为零（1个数据）。联系二者的人群，手机qq多为25岁乃至20岁以下的青年人，高端消费能力和需求几乎没有，而微信则大都是商务人士，用户的商业价值更大。

3.茅台酒规格分布

京东的53度飞天茅台存在多种规格，500ml装是大多数人的首选，但也有部分因买不到或其他原因选择了其他规则。这其中，1.5L装、3L装和400ml装相对多一些。

4.购买时间分布

去年11月至今，购买者大致呈倒S型分布，1-2月作为传统的春节，出现一个小高潮并不奇怪。年后在4/5月探底之后，购买者数量逐渐攀升，单看八月的数据更是恐怖。8月才过去了2/3多，就达到整个数据的34%。虽然由于京东的限制数据可能有所偏差，但基本的趋势不会差太多。

对于24小时的分布，下午15点出现了一个高潮。推测可能该时间段开始抢购或者有其他的活动。其他的数据基本跟作息时间相一致。

5.评论文本分析

提到茅台，一般会想到什么呢，送礼、请客，预约、抢购，囤货、收藏还是其他什么？从评论数据里也许可以看到一些端倪。

5.1有多少茅台酒用来送礼？

将近4%，不算太多，看看都是怎么说的。

5.2有多少人买来自己喝？

(⊙﹏⊙)b光靠程序筛选果然成了智障，9条数据里有6条是给自己或家里人喝的，剩下三个也是送人。修正后比例大致0.64%。

不过再换换其他关键词呢？试试“好喝”这个词。

这次大部分都符合要求。跟前面加一起大致算2%的比例好了，跟送人的3.85%相比是少了不少。

5.3茅台酒跟节日的关系

大致占到1.5%。过节过年期间买可能是送人也可能是自饮。从这里的数据来看，应该还是自家喝的多一点。

5.4一直缺货要抢购？

占到11%的比例，由于搜索关键词的原因，实际比例可能要更多。

5.5买来都要屯着？

看起来确实有些买来收藏、存着的（还有个要放10年的。。），不过看这比例得打个对折，按4%好了。这其中有收藏的，也有些只是为了多放两年好喝点，二者大致对半。

6.评论云文字图

用jieba进行分词计算权重，然后制成云文字图。

可以看出，评论大致可以分为几类。

第一类是对购物体验的评价。如“正品”“真品”“快递”“信赖”“自营”“放心”等等，这其中很多表达的大概都是对于茅台旗舰店的相对信任，从评论也可以看到，很多评论说真假、检验之类，网上的直营方式应该能在很大程度上解决这一问题。另一方面也说明了茅台的宣传或者透明度还不够。

第二类是是比较多的评论是价格、涨价、抢到、好不容易、预约，也说明茅台之前一段时间的供不应求。

第三类是对于茅台酒本身的评价，如好喝、好酒、味道、口感一类。这一部分人是忠实的茅粉，也是茅台酒消费的中坚力量。

7.总结

总体而言，购买茅台酒的大都是高收入/消费人群，很大一部分属于京东最优质的钻石会员和plus会员。

购买茅台的时间上，节假日相对较多。另一方面跟股市一样，部分人似乎都有追风的嫌疑。

从评论数据来看，买来送人的还是比较多，但相比之下买来自己喝的也不算少了，跟买来送礼的大致比例2:3或1:1（前面的比例本来是2%：3.8%，但是参考后面几个方面自饮的比2%要多）。买来收藏或暂时存着之后喝的也不少，二者比例大致1:1。

数据和Python代码（有待完善）参见https://github.com/foodish/learning_notebook

欢迎star、fork，之后可能还会加上茅台商城和天猫旗舰店的数据做另外一些分析。