淘宝店铺数据采集及建模分析是一个复杂但有价值的任务。以下是一些基本的步骤：

1. 数据采集：首先，你需要从淘宝平台获取店铺的数据。这可以通过使用爬虫技术或者直接使用淘宝开放平台提供的API接口来实现。这些数据可能包括店铺的商品信息、销售数据、客户评价等。
2. 数据预处理：采集到的原始数据通常包含大量的噪声和冗余信息，需要进行清洗和整理。这可能包括去除重复数据、填充缺失值、转换数据格式等。
3. 数据建模：在数据预处理之后，你可以开始构建模型。可以选择使用各种机器学习算法，例如决策树、神经网络、随机森林等，来对数据进行分类、预测或聚类。
4. 模型评估：使用适当的评估指标来评估模型的性能。这可能包括准确率、召回率、F1分数等。
5. 优化和调整：根据评估结果，对模型进行优化和调整。这可能包括改变模型的参数、使用不同的特征或数据集等。
6. 数据展示：最后，将分析的结果以图表或报告的形式展示出来，以便于理解和解释。

今天给大家分享关于淘宝店铺商品数据采集，包括商品标题，价格，优惠价，销量，促销价，优惠券，活动价，库存，sku信息，图片，sku图片，详情描述，详情描述图片等页面上有的数据基本都可以拿到。 

taobao.item_search_shop-获取淘宝店铺所有商品数据接口返回值说明

1.公共参数

2.请求示例

3.响应示例