小多联空调产品电商评论数据处理及分析.pdf
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1、SHANGHAI ENERGY SAVING上海节能No.082023ENERGY SAVING ENGINEERING AND ECONOMYSHANGHAI ENERGY CONSERVATION上海节能No.082018小多联空调产品电商评论数据处理及分析杨良就广东TCL智能暖通设备有限公司摘要:了解客户情绪及关注点在当今的营销策略中至关重要,不仅可以让公司了解客户如何看待他们的产品和服务,还可以让公司了解如何改进他们的产品。本文试图了解空调电子商务客户评论中产品的评论对用户购买行为的影响,得出产品优化及营销方案。为实现该目标,以京东电商平台为基础,使用 python 的scrapy 第
2、三方库采集京东电商平台小多联的评价数据,并对数据进行清洗、去空值、去停用词等预处理,再运用jieba对评论数据进行分词、词频分析,完成对小多联用户特征的刻画、痛点分析,从而构建轻商空调产品的用户画像,为商家及厂家提供多维度信息,改进产品与服务,为电商营销、产品优化提供决策依据。关键词:用户画像;电商营销;数据分析;文本挖掘;轻商空调DOI:10.13770/ki.issn2095-705x.2023.08.023Processing and Analysis on E-Commerce Review Datafor VRV Air Conditioning ProductsYANG Liang
3、jiuGuangdong TCL Intelligent HVAC Equipment Co.,Ltd.Abstract:Understanding customer emotions and concerns is crucial in todays marketing strategy.Itnot only allows companies to understand how customers perceive their products and services,but alsoallows them to understand how to improve their produc
4、ts.This article attempts to understand the im-pact of product reviews in air conditioning e-commerce customer reviews on user purchasing behavior,收稿日期:2022-09-09作者简介:杨良就(1994-11-),男,本科,工程师,主要从事暖通空调行业工作1214SHANGHAI ENERGY SAVING上海节能No.082023SHANGHAI ENERGY SAVING上海节能SHANGHAI ENERGY SAVING2023年第 08 期S
5、HANGHAI ENERGY CONSERVATION上海节能 ENERGY SAVING ENGINEERING AND ECONOMY节能工程与经济ENERGY SAVING ENGINEERING AND ECONOMYSHANGHAI ENERGY CONSERVATION上海节能No.0820180 引言随着电子商务的快速发展,网上购物为消费者提供了方便、低廉的产品。但由于一些卖家提供的产品与描述信息不一致,导致消费者从电商评论中寻求真实信息 1,电商评论对顾客的购物决策起着关键的作用。近年来,空调线上销售占比越来越大,轻商空调也不例外。由于电商评论对消费者购买决策有着重要的影响 2
6、,因此可通过获取用户的评论数据来挖掘用户的痛点,帮助品牌提升价值,增强市场竞争力。目前关于电商评论的研究很多,但涉及空调方面的研究较少,因此本文根据客户的评价数据,进行用户分析、可视化构建,为企业营销、产品竞争力的提升提出改善方案。1 客户评价数据的采集与处理本文以京东为数据采集对象,使用 python 的scrapy 第三方库获取小多联空调的客户评论数据:通过scrapy向评论内容API发送请求,从电商平台获取的评论数据存储在字典列表结构中,再通过分页访问不断添加文字内容,从而得到尽可能多的评论数据,最后使用 pandas 模块以 csv 和 xlsx 格式保存评论,并标记数据集3。由于京东
7、平台上小多联商家多商品复杂,不利于数据分析,因此本文选取T、M、A、Z品牌进行分析。对各商家产品上架时间不一致问题,本文抓取全部电商平台评论数据,虽统计时间段有差异,但不影响对客户购买习惯、差评关注内容、产品优劣的分析判断。python爬虫数据见图1。该数据集包含1 923条评论,使用 Python 中的中文分词库Jieba进行分词,删除评论中如n、表情符号、标点符号、多余空格和停用词等。停用词是那些出现频率很高但不需要分析的词,如我、你、我自己、那个、他等这些没有提供任何有效信息的词,以减少计算量。分词及处理代码如下:def get_words(txt):seg_list=jieba.cut
8、(txt)c=Counter()for x in seg_list:if len(x)1 and x!=rn:c x+=1get_words(txt)and derive product optimization and marketing plans.To achieve this goal,based on the JD e-com-merce platform,the third-party library of Pythons Scrape is used to collect evaluation data of JDse-commerce platform VRV.The data
9、 is preprocessed by cleaning,removing null values,and remov-ing inactive words.Then,Jieba is used to segment and analyze the comment data,complete the char-acterization of VRV user characteristics and pain point analysis,and construct a user profile of lightcommercial air conditioning products,provi
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