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        基于多元線(xiàn)性回歸模型的產(chǎn)品在線(xiàn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)研究

        2020-07-06 03:39:35邵柏巖彭皓崧湯海龍
        中國(guó)新通信 2020年3期
        關(guān)鍵詞:灰色預(yù)測(cè)多元線(xiàn)性回歸

        邵柏巖 彭皓崧 湯海龍

        摘要:客戶(hù)反饋,如產(chǎn)品評(píng)級(jí)和評(píng)審是產(chǎn)品質(zhì)量的最直接指標(biāo).對(duì)產(chǎn)品和反饋進(jìn)行詳細(xì)的分析,對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)發(fā)展以及相應(yīng)的銷(xiāo)售運(yùn)作模式具有重要的指導(dǎo)意義:深入分析這些數(shù)據(jù),探索某些變量之間的內(nèi)在聯(lián)系:本論文在消除冗余信息后,多元線(xiàn)性回歸,對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。基于產(chǎn)品正面和負(fù)面評(píng)論的情感水平,每一個(gè)都給出一個(gè)百分制評(píng)分。情感越積極,分?jǐn)?shù)越高允許文本評(píng)論量化。

        關(guān)鍵詞:多元線(xiàn)性回歸;灰色預(yù)測(cè);網(wǎng)上購(gòu)物

        1.引言

        近年來(lái),網(wǎng)上購(gòu)物越來(lái)越流行,它具有節(jié)省時(shí)間、方便和廉價(jià)等優(yōu)點(diǎn)。亞馬遜等在線(xiàn)商店使用產(chǎn)品評(píng)級(jí)系統(tǒng)作為影響顧客決策的重要因素,幫助顧客從更大數(shù)量的產(chǎn)品中選擇想要的東西。購(gòu)買(mǎi)商品的用戶(hù)提交的這些評(píng)級(jí)和評(píng)論對(duì)客戶(hù)和公司都有很高的參考價(jià)值。商品評(píng)估為誠(chéng)信交易提供參考。它可以保護(hù)購(gòu)買(mǎi)者的利益,并促使賣(mài)家最大程度地進(jìn)行誠(chéng)信交易。

        2.統(tǒng)計(jì)分析

        為了找出給定的數(shù)據(jù),如星級(jí)和評(píng)價(jià)的產(chǎn)品之間的相關(guān)性,我們使用軟件SPSS和STATA進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

        2.1描述性統(tǒng)計(jì)

        應(yīng)用SPSS軟件對(duì)三個(gè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。

        2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

        (1)刪除不相關(guān)的因素,如“市場(chǎng)”、“客戶(hù)ID”、“評(píng)論ID”、“總選票”和“生產(chǎn)廠(chǎng)家”,它們被認(rèn)為是冗余數(shù)據(jù)。

        (2)我們根據(jù)評(píng)審的情感強(qiáng)度來(lái)評(píng)價(jià)產(chǎn)品的滿(mǎn)意度,并給每篇評(píng)論打分,從0(失望)到100(很好)。

        (3)將定性數(shù)據(jù)“Vine”和“確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)”轉(zhuǎn)換為定量數(shù)據(jù),并建立虛擬定量數(shù)據(jù)“Vine(1)”、“Vine(2)”、“確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)(1)”,“確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)(2)”。

        2.3建立多元回歸模型

        為廠(chǎng)探索變量之間的關(guān)系,我們使用“星級(jí)”作為因變量和其他變量作為自變量,建立多元回歸分析模型。

        星級(jí)i=α·等級(jí)i+β·有用性i+∑rnvinen+∑λk·確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)k+C

        其中n=1,2;k=1,2;i=1,2,3。

        編寫(xiě)STATA程序求解該模型。

        星級(jí)1=0.04930·等級(jí)1+0.00001·有用性1-0.00702·vine1-0.00876·確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)1+0.56156

        星級(jí)2=0.04946·等級(jí)2+0.00020·有用性2-0.00922·vine2+0.02596確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)2+0.51173星級(jí)3=0.04923·等級(jí)3+000180·有用性3-0.01036·vine3-0.00523·確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)3+0.57133

        注:Vinei因共線(xiàn)性而省略。因?yàn)楣簿€(xiàn),省略了確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)i。

        2.4結(jié)論

        通過(guò)這些結(jié)果,我們可以得到三個(gè)數(shù)據(jù)集的F分布的p值,它們是0<0.05,這樣我們就可以拒絕原來(lái)的聯(lián)合顯著性假設(shè)。

        H0:α=β=γnk=0

        低于95%置信水平的顯著性檢驗(yàn)。我們可以安全地得出結(jié)論,星級(jí)評(píng)價(jià)和其他變量之間有很強(qiáng)的相關(guān)性。

        類(lèi)似地,我們進(jìn)一步分析結(jié)果,發(fā)現(xiàn)吹風(fēng)機(jī)和微波數(shù)據(jù)集中的評(píng)級(jí)和確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)變量的P值和P<0.05,因此這兩個(gè)變量都強(qiáng)烈地影響星級(jí)。

        2.5模型評(píng)價(jià)

        (2)如圖1所示,我們以吹風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)集為例繪制了其星級(jí)核密度估計(jì)(左)和每個(gè)數(shù)據(jù)集的殘差和擬合值的散點(diǎn)圖(右)。然后利用BP檢驗(yàn)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)模型通過(guò)異方差檢驗(yàn),沒(méi)有理由拒絕BP假設(shè)的原始假設(shè)。

        (3)考慮到所有的變量避免了本土化的影響,模型結(jié)果是一致的。符合事實(shí),合理性和適用性好。預(yù)測(cè)具有良好的可預(yù)測(cè)性和通用性。這種多元回歸模型可以推廣到其他領(lǐng)域。

        3結(jié)論與建議

        通過(guò)本文的研究可以得出:星級(jí)和評(píng)論與產(chǎn)品質(zhì)量有很大關(guān)系,應(yīng)該對(duì)這一點(diǎn)加以注意。星級(jí)和客戶(hù)評(píng)論是產(chǎn)品質(zhì)量最重要的指標(biāo)。通過(guò)多元回歸分析,我們可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品星級(jí)評(píng)分與評(píng)論顯著相關(guān),并且具有很強(qiáng)的一致性。此外,確認(rèn)購(gòu)買(mǎi)也顯著影響星級(jí),其他變量影響相對(duì)較小??梢钥闯?,星級(jí)是一個(gè)綜合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和反映產(chǎn)品質(zhì)量。

        我們給出下面的建議:可以為產(chǎn)品做些事情來(lái)提高聲譽(yù)和積極的評(píng)價(jià);可以采取一些措施來(lái)促進(jìn)口碑營(yíng)銷(xiāo),以提高產(chǎn)品意識(shí),從而提高產(chǎn)品曝光率和吸引更多顧客。在制定銷(xiāo)售策略時(shí)有許多因素需要考慮,在做決定前要三思。

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