论文总字数：28140字

摘 要

在网络购物流行的时代，不同电商网站为提升销量正进行着激烈的竞争，如何根据消费者的真实想法有针对性地采取措施成为不同电商网站关注的问题之一。传统口碑由于无法及时有效地传播信息，愈发不能满足需求，而网络评价由于具备数量大、范围广、传播速度快等优势，正逐步受到各大电商的关注，因此进行网络评价如何影响销量的研究显得尤为重要。

为了分析电视机的网络评价与销量之间的相关性，探讨不同类型消费者分别关注的电视机属性，从而提升电商平台销量。本文以电视机的网络评价为研究对象，使用python软件编写网络爬虫对苏宁易购的电视机评价信息进行了抓取，运用spss24进行了实证研究，发现电视机的好评率、追评率与销量之间存在显著的正相关性。

基于对已有文献的整理，本文创新性的将消费者群体划分为android用户与iphone用户，对比分析两类用户分别对不同电视机属性的偏好程度，以期更具精准性、实际性地为苏宁易购的电视机产品采购提供借鉴。在采用文本挖掘的方法进一步分析具体评价语句中提到的电视机属性关键词与情感得分之间的关系后发现，电视机的外观以及画面的清晰程度更受到android用户的关注，而在开机速度、操作的流畅性以及语音识别功能方面表现不好的电视机将更会妨碍iphone用户的购买。

关键词：网络评价，销量，回归分析，情感分析

Abstract

In the era of popular online shopping, different e-commerce websites are facing fierce competition to increase sales. How to take targeted measures to become a concern for different e-commerce sites is based on the actual ideas of consumers. Traditional word-of-mouth communication is unable to meet the demand due to its inability to disseminate information in a timely and effective manner, and online evaluation is gradually attracting the attention of major e-commerce companies due to its advantages of large quantity, wide range, and high speed of dissemination. Therefore, how online evaluation affects sales Research is particularly important.

In order to analyze the correlation between television network evaluation and sales, the attributes of TVs that different types of consumers pay attention to is discussed to provide services for the sales of e-commerce websites. Television network evaluation is taken as the research object, python software is used to compose the web crawler to grab the evaluation information of Suning Tesco TV, and uses spss24 to conduct the empirical research. It is found that both the favorable rate and the chasing rate of television have significant effect on sales.

Based on the collation of existing literature, the consumer is innovatively grouped into android users and iphone users, and the preferences of the two types of users on different television attributes is compared and analyzed respectively, with a view to more accurate and practical Suning. Tesco's merchandise procurement provides reference. The text mining method is further used to analyze the relationship between TV attribute keywords and emotion scores mentioned in specific evaluation sentences. It is found that the appearance of the television and the clarity of the screen are more noticed by android users, and at the boot speed. The TVs that perform poorly in operation, fluency in operation, and voice recognition functions will further hinder the purchase of iphone users.

KEY WORDS: online evaluation, sales, regression analysis, sentiment analysis

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2研究内容与论文结构 2

1.2.1研究内容 2

1.2.2论文结构 3

1.3研究方案与创新点 3

1.3.1研究方案 3

1.3.2可能创新点 4

第二章 文献综述 5

2.1网络评价因素对商品销量影响研究 5

2.2网络评价文本挖掘研究 6

2.3小结 7

第三章 电视机网络评价因素与销量相关性研究 8

3.1网络评价的选取与提取研究 8

3.1.1网络评价因素的选取 8

3.1.2数据采集 9

3.2变量设置及回归模型建立的研究 11

3.2.1变量设置 11

3.2.2回归模型设计 14

3.3网络评价因素对消费者购买决策的影响研究 14

3.3.1样本描述性统计 14

3.3.2研究假设 15

3.3.3回归分析 16

3.3.3小结 18

第四章 电视机属性情感分析 20

4.1电视机属性关键词提取 20

4.2电视机属性评价文本情感分析 21

4.3电视机属性关键词与情感得分联系 22

第五章 研究结论与未来展望 28

5.1研究结论 28

5.2电视机网络评价对销量影响的启示与管理建议 28

5.3研究不足与展望 29

致谢 30

参考文献 31

绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着互联网的快速发展，网民的数量正在逐年增加，与此同时可供网民网上购物的电子商务网站也在蓬勃发展。根据CNNIC发布的2017年度《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2017年12月，我国已有7.72亿网民，网络购物规模达到了5.33亿，其中有94.9%的用户通过手机进行网购^[1]。

在网购规模不断扩大的同时，人们的购物选择也在不断增加，不同电商网站为了吸引顾客、提升销量正进行着激烈的竞争。而潜在消费者在考量商品时，除了关注店铺提供的商品介绍外，还会参考已购买者的评价信息，权衡其他消费者实际获得的商品与自身期望的匹配程度。由于电商网站的消费者来自五湖四海，传统口碑无法进行及时有效的传播，潜在消费者很难从已购买的消费者口中获得信息，而网络评价具备数量大、范围广、传播速度快等优势，可以在电商网站评价体系中获得，故也成为了潜在消费者的参考因素。因此某一商品在电商网站的评价信息在一定程度上将会影响潜在消费者的购买，进而影响该商品的销量。

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