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大数据视角下网络零售顾客满意研究

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大数据视角下网络零售顾客满意研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-24页
    1.1 研究背景第9-11页
    1.2 研究目的和意义第11页
        1.2.1 研究目的第11页
        1.2.2 研究意义第11页
    1.3 国内外研究现状第11-20页
        1.3.1 顾客满意度模型的相关研究第11-16页
        1.3.2 顾客满意度模型测评的相关研究第16-18页
        1.3.3 非结构化文本挖掘的相关研究第18-20页
    1.4 研究的主要内容第20-22页
    1.5 研究的方法与思路第22-24页
        1.5.1 研究方法与工具第22页
        1.5.2 研究思路第22-24页
2 相关研究理论和方法第24-29页
    2.1 相关研究理论第24-25页
        2.1.1 基本概念第24页
        2.1.2 顾客满意度指数测评理论第24-25页
        2.1.3 4Cs营销理论第25页
    2.2 相关研究方法第25-29页
        2.2.1 结构方程模型第25-26页
        2.2.2 文本情感分析第26-27页
        2.2.3 基于词典的方法第27页
        2.2.4 结巴分词的原理第27-29页
3 产品评价数据采集及CSI测评模型构建第29-42页
    3.1 产品评价数据采集第29-32页
        3.1.1 网络零售平台选择第29页
        3.1.2 智能数码类产品的选择第29-30页
        3.1.3 网络爬虫分析和数据采集第30-32页
    3.2 数据清洗原则及过程第32-33页
        3.2.1 侦辨思路及原则第32-33页
        3.2.2 数据清洗第33页
    3.3 数据分析第33-38页
        3.3.1 顾客购买店铺占比分析第33-34页
        3.3.2 顾客购买地区分布第34-35页
        3.3.3 顾客购买途径分析第35页
        3.3.4 顾客会员等级第35-36页
        3.3.5 顾客基础情感分析第36-37页
        3.3.6 品牌和产品分析第37-38页
        3.3.7 顾客对品牌的总体评分分析第38页
    3.4 CSI测评模型的建立第38-41页
    本章小结第41-42页
4 顾客满意度测评第42-59页
    4.1 产品评价量化算法说明第42页
    4.2 产品评价分词第42-44页
        4.2.1 情感词典的构建第43页
        4.2.2 实体词典的构建第43页
        4.2.3 产品评价分词处理第43-44页
    4.3 产品评价量化第44-45页
        4.3.1 实体匹配第44页
        4.3.2 分值和权重第44-45页
    4.4 数据异常值和缺失值处理第45-49页
        4.4.1 处理原则及方法第45页
        4.4.2 处理后的结果第45-49页
    4.5 CSI模型的代入、修正与分析第49-58页
        4.5.1 CSI模型的代入与分析第49-51页
        4.5.2 CSI模型的修正与分析第51-53页
        4.5.3 CSI模型结果分析第53-58页
    本章小结第58-59页
5 结果讨论与对策研究第59-64页
    5.1 结果讨论第59-60页
    5.2 对策研究第60-63页
        5.2.1 从顾客需求角度第60-61页
        5.2.2 从顾客沟通角度第61页
        5.2.3 从购买便利性角度第61-62页
        5.2.4 从顾客成本角度第62-63页
    本章小结第63-64页
结论第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-72页
附录1第72-74页
附录2第74-92页
    数据采集代码第74-87页
    数据预处理代码第87页
    初步分词和词云图代码第87-88页
    分词和量化代码第88-92页
个人简介第92页

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