掌握電商市場趨勢：基於 Lazada API 的資料擷取與機器學習預測全流程實戰

2025-04-18

一、引言：為什麼市場趨勢預測對電商至關重要？

隨著東南亞電商市場持續成長，品牌與商家面臨的競爭愈發激烈。如何從海量資料中精準預測商品銷售趨勢、捕捉消費需求變化，已成為提升營運效率與獲利能力的關鍵策略。

傳統以經驗為基礎的決策方式，已無法應對快速變動的市場環境。透過結合 API 資料擷取技術 與 機器學習模型，商家可構建自動化、數據驅動的預測系統，進而掌握市場脈動、搶得先機。

Lazada 作為東南亞主要電商平台之一，其 API 提供豐富的訂單、商品、庫存等資料，為趨勢預測提供了理想的資料來源。

二、從 Lazada API 擷取歷史銷售資料

2.1 官方與第三方 API 介面概覽

Lazada 官方提供的 Lazada API 包含以下幾種核心接口：

GetOrders：取得訂單清單
GetOrderItems：查詢訂單詳細項目
GetProducts：商品資訊清單
GetCategoryTree：分類結構

此外，亦可透過第三方服務如 Luckdata 快速存取商品資料與搜尋結果：

get lazada product detail：取得商品詳情
search lazada product list：查詢特定商品列表

2.2 擷取範例（Python 實作）

以下為調用 Lazada API 的簡易實作：

import requests
import pandas as pd
access_token = "YOUR_ACCESS_TOKEN"
url = "https://api.lazada.com.my/orders/get"
params = {
"access_token": access_token,
"created_after": "2024-01-01T00:00:00+08:00",
"limit": 100,
"offset": 0
}
response = requests.get(url, params=params)
orders = response.json()["data"]["orders"]
# 儲存為本地 CSV
df = pd.DataFrame(orders)
df.to_csv("orders_2024.csv", index=False)

使用 Luckdata 抓取商品範例：

import requests
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your_key'
}
response = requests.get(
'https://luckdata.io/api/lazada-online-api/x3fmgkg9arn3?site=vn&itemId=2396338609',
headers=headers
)
print(response.json())

三、數據清洗與預處理流程

3.1 常見問題類型

資料擷取後，常會遇到以下問題：

缺失值：如價格為空、未填寫商品數量
異常值：訂單數量異常或價格極端
類型不正確：如日期為文字格式，需轉為 datetime 處理

3.2 清洗示範（Pandas）

df = pd.read_csv("orders_2024.csv")
# 移除已取消的訂單
df = df[df['status'] != 'canceled']
# 填補缺失價格（以平均值代替）
df['price'] = df['price'].fillna(df['price'].mean())
# 轉換時間格式
df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at'])
# 保留必要欄位
df = df[['created_at', 'product_id', 'quantity', 'price']]

✅ 實務提醒：資料清洗品質會直接影響模型預測準確度，請務必確認時間與價格資料完整、格式正確。

四、特徵工程：將原始資料轉為可用特徵

4.1 構建時間序列特徵

df['date'] = df['created_at'].dt.date
daily_sales = df.groupby(['date', 'product_id'])['quantity'].sum().reset_index()
# 建立以日期為 index 的時間序列資料
pivot_sales = daily_sales.pivot(index='date', columns='product_id', values='quantity').fillna(0)

4.2 增加週期性與假日特徵

pivot_sales['day_of_week'] = pd.to_datetime(pivot_sales.index).dayofweek
pivot_sales['is_weekend'] = pivot_sales['day_of_week'].isin([5,6]).astype(int)

✅ 提示：可根據地區假期、雙十一、年終等促銷活動進一步標註資料，提升模型對特殊時點的感知能力。

五、預測模型建構與實作比較

5.1 傳統 ARIMA 模型（適用單一商品）

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt
ts = pivot_sales[12345]  # 假設商品 ID 為 12345
ts = ts.asfreq('D').fillna(0)
model = ARIMA(ts, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.forecast(steps=30)
ts.plot(label='歷史銷量')
forecast.plot(label='預測銷量', color='red')
plt.legend()
plt.title("商品 12345 銷量預測")
plt.show()

5.2 LSTM 深度學習模型（適用多商品、複雜模式）

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
ts = pivot_sales[12345].values.reshape(-1,1)
scaler = MinMaxScaler()
ts_scaled = scaler.fit_transform(ts)
def create_dataset(data, step=7):
X, y = [], []
for i in range(len(data)-step):
X.append(data[i:i+step])
y.append(data[i+step])
return np.array(X), np.array(y)
X, y = create_dataset(ts_scaled)
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=16, verbose=1)

? 模型選擇建議：

ARIMA：適用資料量較小、趨勢穩定的情況
LSTM：適用多商品、多變量，捕捉複雜季節性與非線性變化
Prophet / Transformer：推薦用於多季節性或長期預測情境

六、模型評估與結果視覺化

6.1 評估預測準確度（RMSE）

from sklearn.metrics import mean_squared_error
pred = model.predict(X)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y, pred))
print(f"LSTM 預測誤差（RMSE）：{rmse:.4f}")

6.2 畫出實際與預測比較圖

plt.plot(scaler.inverse_transform(y.reshape(-1,1)), label='實際值')
plt.plot(scaler.inverse_transform(pred), label='預測值', linestyle='--')
plt.legend()
plt.title("LSTM 預測效果對比")
plt.show()

✅ 補充建議：可使用 MAE、MAPE 等指標作多角度評估，亦可結合交叉驗證確認穩定性。

七、預測模型的實務應用場景

動態庫存預測：根據即時銷量趨勢，自動補貨，減少斷貨與積壓風險
行銷活動時機建議：分析歷史週期高峰，預測最佳促銷時點
營運決策報表整合：可整合 Power BI / Tableau，建立可視化儀表板供管理層參考
供應鏈調整建議：提前識別暢銷與滯銷商品，優化供應策略

八、進階應用與系統擴展方向

使用 Facebook Prophet 處理多季節性與節慶效應
採用 Transformer 時序模型 進行長期預測
與 Kafka / Airflow 整合實現 即時預測 與自動化任務排程
建立 API 預測服務，供前端或其他系統即時存取

九、結語：讓預測成為你的競爭優勢

從資料擷取、清洗、建模到預測與視覺化，本指南提供了完整的實作流程。無論你是數據分析師、電商營運人員或開發者，都能透過這套流程迅速上手、建立屬於自己的電商趨勢預測系統。

未來的電商決策不再憑直覺，而是建立在 數據驅動與智慧預測 的基礎上。透過工具與模型的加持，每位商家都能成為更精準、更敏捷的經營者。