發(fā)布時(shí)間：2024-11-03 08:25

　　產(chǎn)品的存在來(lái)源于用戶需求,滿足用戶需求是企業(yè)立足之本。在目前瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境中,用戶需求常常處于動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中,企業(yè)需要根據(jù)市場(chǎng)變化和信息更新及時(shí)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)方向進(jìn)行合理調(diào)整,才有可能最大程度地做出順應(yīng)市場(chǎng)發(fā)展和用戶需求的各階段決策目標(biāo),引領(lǐng)企業(yè)長(zhǎng)久健康發(fā)展。目前,越來(lái)越多的消費(fèi)者通過(guò)在線評(píng)論進(jìn)行信息交互和情感表達(dá)。在線評(píng)論成為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下企業(yè)洞察用戶需求及意愿的重要渠道,也是廣大消費(fèi)者獲取產(chǎn)品和服務(wù)信息、減少信息不對(duì)稱(chēng)的重要途徑。然而,海量的在線評(píng)論數(shù)據(jù)造成嚴(yán)重的信息過(guò)載,使企業(yè)和消費(fèi)者很難利用紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)在短時(shí)間內(nèi)做出理性判斷。因此,如何充分利用產(chǎn)品的在線評(píng)論識(shí)別、分析用戶需求,并揭示用戶需求的變化趨勢(shì),從而指導(dǎo)企業(yè)的產(chǎn)品定位與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)策略是一項(xiàng)值得研究的問(wèn)題。本文在梳理已有研究理論的基礎(chǔ)之上,首先,利用LDA模型進(jìn)行華為手機(jī)在線評(píng)論的主題挖掘,在主題聚類(lèi)的結(jié)果中識(shí)別出用戶需求、建立了用戶需求要素體系。接下來(lái),本文參照Kano模型的基本理論設(shè)置需求調(diào)查問(wèn)卷,結(jié)合用戶滿意指數(shù)和精細(xì)化Kano模型,分析各服務(wù)要素對(duì)用戶滿意度的影響并對(duì)用戶需求進(jìn)行歸類(lèi),確定各類(lèi)用戶需求重要度和供給優(yōu)先級(jí)...

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及問(wèn)題提出
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 問(wèn)題提出
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述
        1.2.1 在線評(píng)論相關(guān)研究
        1.2.2 用戶需求挖掘研究
        1.2.3 時(shí)間序列分析研究
        1.2.4 研究述評(píng)
    1.3 研究目的及意義
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究意義
    1.4 研究方法及論文框架
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 論文框架
第2章 相關(guān)概念及理論基礎(chǔ)
    2.1 在線評(píng)論
        2.1.1 在線評(píng)論內(nèi)涵
        2.1.2 在線評(píng)論行為
        2.1.3 在線評(píng)論時(shí)間特征
    2.2 用戶需求
        2.2.1 用戶需求內(nèi)涵
        2.2.2 用戶需求特征
        2.2.3 用戶需求識(shí)別方法
    2.3 相關(guān)理論模型
        2.3.1 LDA主題模型
        2.3.2 Kano模型
        2.3.3 用戶滿意度指數(shù)
    2.4 文本數(shù)據(jù)挖掘
        2.4.1 文本數(shù)據(jù)挖掘流程
        2.4.2 文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第3章 基于LDA模型的在線評(píng)論主題識(shí)別及用戶需求分析
    3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        3.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
        3.1.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    3.2 數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)采集
        3.2.2 數(shù)據(jù)清洗
        3.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.3 基于LDA的在線評(píng)論主題識(shí)別
        3.3.1 在線評(píng)論主題識(shí)別及其可視化
        3.3.2 在線評(píng)論主題聚類(lèi)結(jié)果
    3.4 基于主題聚類(lèi)的用戶需求分析
        3.4.1 產(chǎn)品特征向用戶需求的結(jié)構(gòu)映射
        3.4.2 用戶需求要素構(gòu)成
        3.4.3 用戶需求對(duì)比及分析
第4章 基于Kano模型的在線評(píng)論用戶需求分類(lèi)
    4.1 用戶需求要素標(biāo)準(zhǔn)化
        4.1.1 智能手機(jī)用戶需求要素及說(shuō)明
        4.1.2 Kano分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則
    4.2 數(shù)據(jù)分析
        4.2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與收集
        4.2.2 信效度檢驗(yàn)
        4.2.3 樣本統(tǒng)計(jì)特征描述
    4.3 Kano模型的用戶需求分析
        4.3.1 基于Kano模型的用戶需求分類(lèi)
        4.3.2 基于用戶滿意度指數(shù)的用戶需求分類(lèi)
第5章 基于在線評(píng)論時(shí)間序列分析的用戶需求演變分析
    5.1 時(shí)間序列分析法
        5.1.1 在線評(píng)論時(shí)間序列數(shù)據(jù)抽取
        5.1.2 在線評(píng)論時(shí)間片段劃分
        5.1.3 時(shí)間序列分析流程框架
    5.2 在線評(píng)論時(shí)間序列主題詞及共現(xiàn)關(guān)系
        5.2.1 各區(qū)間高頻主題詞統(tǒng)計(jì)
        5.2.2 主題詞共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)建及社區(qū)劃分
        5.2.3 代表性區(qū)間主題詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
    5.3 基于在線評(píng)論時(shí)間序列分析的用戶需求演變態(tài)勢(shì)
        5.3.1 各區(qū)間在線評(píng)論話題構(gòu)成
        5.3.2 各區(qū)間在線評(píng)論用戶需求呈現(xiàn)
        5.3.3 基于時(shí)間序列分析的話題動(dòng)態(tài)更新
        5.3.4 基于時(shí)間序列分析的用戶需求演變態(tài)勢(shì)
第6章 基于在線評(píng)論數(shù)據(jù)挖掘的用戶需求管理策略
第7章 結(jié)論
    7.1 研究結(jié)論
    7.2 研究創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 研究局限性及未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
致謝



本文編號(hào)：4010973