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
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 requestsimport 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 requestsheaders = {
'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.datedaily_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).dayofweekpivot_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 ARIMAimport 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 Sequentialfrom 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_errorpred = 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。
Articles related to APIs :
Lazada API Exception Monitoring & Alerts: How to Build a Healthy Operations System
How to Fetch Product List Using Lazada API? — Complete Guide (Including Luckdata API)
Lazada Official API vs. Third-Party Lazada APIs: Which One Should You Choose?
Lazada Sellers Must Read: How to Improve Inventory Management Efficiency with API