电商手机销量预测：评论情感与特征分析实战

本篇论文深入探讨了基于评论挖掘技术如何影响电商手机销售，以某电商网站为例，进行了一次全流程的案例分析。首先，作者从2015年4月在亚马逊网站上爬取了前100名手机的销售数据，包括销售排名、价格、折扣、评论数量和内容等，总共约有3万条评论，这些数据是后续分析的基础。 数据预处理阶段至关重要，作者首先对评论内容进行了筛选，删除长度小于10的评论，最终得到了91款手机的数据，并保持原始排名。在这个过程中，评论被细分为单个句子，以提高后续特征抽取的准确性。例如，评论“这款手机质量好，就是价钱有点贵。”被分为了两个独立的句子：“这款手机质量好”和“就是价钱有点贵”，便于分别提取“质量”和“价格”作为特征。 接下来，对评论进行深度处理，包括分词与词性标注。中文分词利用了jieba扩展包，对词语进行准确的切分，同时结合用户自定义词典，避免了错误的分割。如“这款手机质量好”分词结果为“这/r款/q手机/n质量/n好/a”。词性标注有助于识别特征词和情感词，如“手机”和“质量”被标注为名词，而“好”为形容词。 为了提高分析的精度，文章还涉及到去除停用词和标点符号的步骤。这些无实际意义的词汇，如介词、量词和标点，通过Python程序和停用词表进行过滤，进一步精炼数据。例如，过滤后的“这款手机质量好”变为“这款手机质量好”。 在完成这些预处理步骤后，作者构建了评论与销量之间的关系，通过情感词典和程度副词词典进行情感分析，量化评论的情感极性程度。接着，通过提取产品特征值和情感，计算出每个特征的情感得分，以此为基础建立了评论对销量的回归方程，探索了评论内容如何影响手机的实际销售情况。 这篇论文提供了一个实用的案例，展示了如何运用评论挖掘技术来评估电商平台上手机销售的影响力，包括数据获取、清洗、预处理和分析全过程，为电商企业优化产品策略和提高销售预测提供了有价值的方法论参考。