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文本分析问题数据分析方案设计:基于电商平台商品评论的观点情感分析和话题分析

2023-12-08 18:50:00
根据工信部前段时间发布的最新消息,截至2016年11月,我国国产手机的出货量达到了4.97亿部,同比增长7.6%。这一数据表明,国产手机市场拥有巨大的市场容量,并存在进一步的拓展空间。然而,随着科技厂商不断加入手机市场,特别是现代手机技术产品更新换代速度加快,手机市场的竞争变得更加白热化。
截至11月份,在手机市场上,新上市的新机型就多达1300款,其中90%是智能手机,而绝大多数使用Android原生或定制系统。在相同价格区间内,同质化竞争表现得异常明显。在如此残酷的市场竞争中,准确的对接用户需求、改善产品成为了各手机厂商关注的焦点。
电商购物平台产品展示页面的“评价”数据是购买客户对于产品使用的评价,在一定程度上能够反映客户对于商品的满意度和认可度。通过对此数据的分析,可以了解产品在不同类型消费者心目中的评价以及大家关注的核心要素,便于电商为不同类型用户推荐更适合的产品。
针对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析,所得到的信息有利于对应商品的生产自身竞争力的提高。更能帮助商家快速掌握客户的消费偏好,掌握市场行情和趋势,定位竞争对手,发现自己的不足,对制定电商策略形成有力支持。
基于电商平台手机评论及手机描述文本信息,本课程将进行以下几个维度的分析:
(1)基于观点情感分析获取手机评论的用户情感倾向。通过对用户评论的情感进行分析,可以了解用户对手机产品的喜好程度和不满意之处。这有助于手机厂商更好地了解用户需求,改进产品设计和营销策略。
(2)基于词频统计技术获取不同品牌手机下的主要评论话题。通过对用户评论中的关键词进行统计和分析,可以了解用户对不同品牌手机的关注点和讨论话题。这有助于手机厂商了解用户对不同品牌手机的需求和期望,从而优化产品定位和推广策略。
(3)通过关键词提取技术实现关键词获取,并通过统计关键词的次数获取评论焦点的热度。通过对用户评论中的关键词进行提取和统计,可以了解用户对手机产品的关注焦点和热门话题。这有助于手机厂商了解用户对不同功能和特点的需求,从而优化产品设计和营销策略。
除了以上三个维度的分析,还可以结合其他数据分析方法,如用户行为分析、社交网络分析等,来更全面地了解用户需求和市场趋势。通过深入挖掘电商平台手机评论及手机描述文本信息,手机厂商可以更好地把握市场机遇,提升产品竞争力,满足用户需求,实现可持续发展。
总之,电商平台手机评论及手机描述文本信息的分析对于手机厂商来说具有重要的意义。通过对用户评论的情感倾向、主要评论话题和评论焦点的热度进行分析,可以帮助手机厂商更好地了解用户需求和市场趋势,优化产品设计和营销策略,提升产品竞争力。同时,这也为电商平台提供了更好的服务和支持,为用户提供更准确、个性化的产品推荐。
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