【摘 要】
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本文以亚马逊电商平台中吹风机、微波炉、奶嘴三个典型家居热门商品为例,对其相关市场营销数据进行深度挖掘分析建立模型.本文的核心亮点为借助LDA模型以及斯皮尔曼相关性分
【机 构】
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西南交通大学统计系,四川 成都,611756
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本文以亚马逊电商平台中吹风机、微波炉、奶嘴三个典型家居热门商品为例,对其相关市场营销数据进行深度挖掘分析建立模型.本文的核心亮点为借助LDA模型以及斯皮尔曼相关性分析将消费者文本评论量化,展开指标关联性分析,实证了商品的评分与相应文本评论之间关联性较强,再凭借线性加权模型客观的良好特性,赋予上述指标不同的权重,构建了一个市场综合评价体系,用于评估商品的市场发展情况.本文还运用Python进行文本分析,绘制文本评论词云图;并引入情感分析数据集,对不同消费者的消费喜好进行了相应划分.同时本文挖掘发现,市场综合评价指标与每年市场销售份额呈现极大的相关性,在大数据的背景下,较高的市场份额可以极大程度地保证市场声誉的稳定性.基于上述结论,本文借助GM(1,1)模型进一步预测商品未来市场认可度的发展趋势,以挖掘商品进入电商市场的最优时机与策略.通过上述数据分析手段,建立的模型体系在访问足够数据之后将会有出色的表现,凭借严谨的结构和广泛的应用,期望数据分析出消费者的喜好,能快速且准确地反馈相关商品在电商市场的满意度和趋势信息,为经销商和供应商提供决策服务.
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