近年,随着电商发展,产生了海量评论数据。通过数据预处理,去空、去重和停用词,利用ROSTCM6软件中文分词,词频统计,对评论进行分类分析,差异化卖点分析,文本分析以及情感分析,绘出情感分布图,以此帮助商家对消费者购买行为深入了解,对商品销售作出相应调整。最后,量化文本转化成矩阵,通过SAS变量聚类法聚成性能、服务、外观、价格、态度五大标签,建立消费者需求模型,分析消费者购买的原因,优化模型,利用模型进行预测,阐明消费者行为理论。
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