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

  • 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。

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