爱买卖数据得先清理垃圾信息，把乱码、重复条目都删掉；然后按商品类型、价格区间、销量时间这些维度分类，算出各品类的销量占比和价格波动情况。

为啥得这么处理呢？因为原始数据就像没洗的菜，有30%的重复记录和20%的乱码字段（比如"苹果手机价格5000元"和"苹果手机5000元"），直接分析会出错。分类统计能精准定位问题——比如发现"二手电动车"占整体销量15%，但近三个月价格下跌了12%，这就要结合时间轴找原因。再比如"3C数码"类目有5个不同品牌，按价格分三档后，中档产品销量占比从8%涨到22%，说明用户更倾向性价比高的产品。所以先清理再分类，数据才能像切菜一样好下锅，既省力又出结果。"爱买卖数据得先清理垃圾信息，把乱码重复条目都删掉，然后按商品类型价格区间销量时间这些维度分类，算出各品类的销量占比和价格波动情况。