关于数据挖掘:实现LDA主题模型分析网购满意度数据附代码数据

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最近咱们被客户要求撰写对于 LDA 主题模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

钻研人员对各大电商平台海量用户的评估数据进行剖析，得出智能门锁剁手攻略

顾客满意度和关注点

咱们对于评估数据进行 LDA 建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行剖析，换言之，LDA 提供了一种较为不便地量化钻研主题的机器学习办法。

咱们应用最大似然预计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为 20 的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为 20 个主题的可能性比拟大。将模型生成的 20 个主题中的高频词取出。

图表 1

依据各个主题的高频关键词，大略能够将顾客关注点分成 5 个局部：商家品牌、价格品质、客服徒弟、应用便捷性和包装物流。从上图，咱们发现用户关注的点次要集中在客服对商品问题的急躁解答，徒弟对门锁装置的领导以及包装和物流上。

咱们也发现不少顾客的评论反映出智能门锁的便捷性 (e.g. 不必带钥匙) 和先进(e.g. 指纹识别度高)。同时咱们没有发现安全性相干的高频词汇。

品质、客服服务和物流

接下来，咱们对不同价格和主题的顾客埋怨率进行比拟。

图表 2

从价格方面咱们发现价格低于 2000 的智能门锁购买量最多，同时埋怨率也较高，依据关注点来看，顾客埋怨点次要集中在商品质量和客服的急躁水平。购买量位于第二的价格是高于 4000 的区间，整体埋怨率最低。购买量位于第三的是 2000-3000 区间，该区间顾客埋怨点次要集中在商家品牌与物流。最初是 3000-4000 区间，该区间顾客埋怨点次要集中在价格品质与物流。同时反映出顾客对智能门锁价格有较高心理预期，次要埋怨点在品质、客服服务和物流上。

价格和满意度

图表 3

从左图能够看出自营和非自营商品在顾客满意度上相差不大，非自营商品的满意度要略高于自营商品。同时能够看到大于 4000 区间的顾客满意度最高，且都是非自营商品。

从右图中，咱们能够看到满意度对于价格的回归预测后果。图中红线示意的是自营商品，在 3000 以下的区间，价格越高，满意度反而降落，高于 3000 的区间中，价格越高，满意度越高。在非自营商品中，3000 以下的价格区间中，价格和满意度关系不显著，高于 3000 的价格区间中，价格越高，满意度越高。

从前文中，咱们发现价格低于 3000 的商品埋怨率最低的点在于便捷和应用高效，因而给人的感觉性价高，满意度较高，而价格靠近 3000 时，顾客对客服、物流、品质等预期更高，因而容易成为埋怨的重灾区。当价格靠近和高于 4000 时，商品的品牌、品质往往又失去保障，因而满意度又回升。

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本文选自《智能门锁“剁手”数据攻略》。

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