做好电商数据分析有什么好处?

1帮助优化产品管理

①数据驱动的产品研发

如今，消费者比以往拥有了更多选择和控制权，选择过多从而导致更高的期待。作为店铺，需要更快速地提升竞争力来跟上加速增长的期待值，因此通过数据掌握消费者喜好和厌恶的信息，并在产品开发过程中利用这些知识，是创造出消费者喜爱的产品的关键。

②优化产品组合

店铺中所卖产品中每个产品组合中都有最好和最差的——这很正常。电商分析之所以不仅仅是数字呈现，是因为能够利用这些数据来分析出哪些是最畅销的产品，哪些是不畅销的产品。我们可以更深入地挖掘，找出一些产品永远卖不出去的原因，并利用分析洞察来优化产品组合。

③提升库存管理

一家店铺的可持续性取决于它的库存管理有多好。知道产品在什么位置，最合理的补货时间是什么时候，将为你省去许多麻烦。另外，电商数据分析还可以帮你预测和计划未来的库存，降低卖不出去货而导致的损失。

2帮助提升用户体验

①收集用户行为数据

作为电商卖家，我们必须掌握消费者快速变化的偏好和期望，而最好的方法是收集用户行为数据，了解他们的需求、期望和痛点。如果你想和他们保持同步，就必须采取消费者至上的心态。

②个性化的产品推荐

在电商领域，面对需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究显示，当品牌提供个性化体验时，80%的消费者更有可能进行购买，90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里，个性化远远不止是简单地分类定制，而使用电商数据分析，能够预测消费者个体的需求，并提出相关的产品建议。

③参与用户体验

如今，客户体验是新的“品牌通货”。除了价格和质量，我们还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。而通过数据分析，我们可以看到客户在网站上花费了多少时间，哪些特性吸引了他们的注意力，以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验，以满足客户不断变化的需求。

3帮助提高产品销量

①交叉销售和向上销售

很多电商卖家往往低估了给现有客户交叉销售和向上销售的力量。根据福布斯的报道，吸引新客户的成本是留住现有客户的5倍。最重要的是，一家公司65%的业务来自现有客户，因此利用电商数据进行重定向战略可能有更大的利润空间。

②最大化广告开支回报率

使用电商数据分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶，可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上，你可以专注于针对正确目标受众的广告。

微博言论往往带有强烈的情感色彩,对微博言论的情感分析是获取用户观点态度的重要方法。许多学者都是将研究的重点集中在句子词性、情感符号以及情感语料库等方面,然而用户自身的情感倾向性并没有受到足够的重视,因此,提出了一种新的微博情感分类方法,其通过建模用户自身的情感标志得分来帮助识别语句的情感特征,具体地讲,将带有情感信息的微博语句词向量序列输入到长短期记忆网络(LSTM),并将LSTM输出的特征表示与用户情感得分进行结合作为全连接层的输入,并通过Softmax层实现了对微博文本的情感极性分类。实验表明,提出的方法UA-LSTM在情感分类任务上的表现超过的所有基准方法,并且比最优的基准方法MF-CNN在F1值上提升了34%,达到091。

关键词: 情感分析, 长短期记忆网络, 用户情感倾向

Abstract:

Micro-blog's speech often has strong sentimental color, and the sentiment analysis of Micro-blog's speech is an important way to get users' opinions and attitudes Many researchers conduct research via focusing on the parts of speech (POS), emotion symbol and emotion corpus This paper proposes a novel method for Micro-blog sentiment analysis, which aims to identify the sentiment features of a text by modeling user sentiment tendency Specifically, we construct a sentiment information embedded word embedding sequence, and input it into a long short term memory (LSTM) model to get a sentiment embedded output representation Then we merge both the user sentiment tendency score and the output representation of LSTM, and use it as the input of a fully connected layer which is followed by a softmax layer to get the final sentiment classification result The experiment shows that the performance of our proposed method UA-LSTM is better than all the baseline methods on the sentimental classification task, and it achieves the F1-score up to 091, with an improvement of 34% over the best baseline method MF-CNN

撤销不利刺激导致适应性行为增强的做法属于负强化。

一、什么是负强化？

1、负强化（Negative Reinforcement）是指一个行动被施加了不愉快且有害的后果，以减少这个行动的概率。

2、负强化是通过让智能体对错误的操作产生痛苦反馈，借此能有效帮助智能体通过试错来提升自身的学习效率和精度，在真实环境下不断地优化和改进其模型表现。

3、在增强学习中，经常采用负强化的方式来训练智能体，在每次执行某个动作时，系统会根据这个动作的结果给出一个“奖励”或“惩罚”。

4、从而让智能体逐步“学习”正确的行为方式。然而，当错误的策略被采用时，智能体将会受到一定的惩罚，帮助其避免重蹈覆辙。

二、负强化和正强化的区别

1、负强化和正强化是增强学习中的两种主要方式，它们的区别在于智能体所接收到的奖励信号。

2、在正强化中，每个正确的行为都会获得一定的奖励，而在负强化中，则是将错误的行为罚款惩罚，并从犯错过程中吸取教训。

3、当训练集中包含正反馈和负反馈样本时，学习算法可以更快速地学习到正确的策略，同时也能避免不正确的决策，这样就能在最短时间内实现预期的目标。

三、应用场景

1、自动驾驶：在道路中，驾驶员可以通过车辆上的感应器得知当前车速、转向等运动状态，这些状态可以被录制下来成为数据集用于机器学习模型的训练。

2、汽车驾驶员的错误操作导致了交通事故的发生，因此通过对错误操作进行负强化可以帮助机器学习系统学会更稳定的驾驶方法，从而降低事故率。

3、游戏设计：人工游戏设计员可以利用负强化技术来训练机器学习系统通过最小化损失函数来调整游戏策略和难度。例如，给予玩家额外的生命作为奖励或者减少玩家所剩生命值作为惩罚，以此来增强游戏体验。

4、电商评论情感分析：电商平台可以利用负强化技术来增强评论情感分析系统的能力。例如：对于高质量的营销评论和消极的低质量评论，给予奖励或惩罚，以此来帮助模型学会识别差异化，提高准确率和鲁棒性。

本文可以学习到以下内容：

数据及源码地址： https://giteecom/myrensheng/data_analysis

小凡，用户对耳机商品的评论信息，你有没有什么好的办法分析一下？经理来向小凡请教问题。

嗯，小凡想了一会儿

我想到了两种分析方法：

经理听完，甚是欣慰，便让小凡着手分析用户的评论数据。

数据解释：

小凡使用百度飞浆（paddlepaddle）模型库中的情感分析模型，将评论数据（content）转化为情感类别积极1，消极0

一、window10+anaconda3的安装命令：

二、安装预训练模型应用工具 PaddleHub

可以看到，大约 60% 的用户给出好评

用户的评论内容多集中在配置、音质等主题上

这里使用百度飞浆的LAC分词模型

分析结束后，小凡总结出以下结论：

小凡将结论汇报给经理，和经理一起想出一个可行的方案解决目前存在的问题。

无论是电商类还是其他行业相关的互联网信息中都有大量的文本数据，所以进行大数据分析，很重要的一部分是文本分析。文本数据通常是非结构化的，采集文本数据后的一个关键环节是要将其转化为能被计算机理解和处理的结构化数据，才能进一步对其进行系统化的处理分析，提炼出有意义的部分。大致可以分为以下步骤：

1、数据采集

明确分析的目的和需求后，通过不同来源渠道采集数据。

2、文本清洗和预处理

文本清洗首要是把噪音数据清洗掉，然后根据需要对数据进行重新编码，进行预处理。

3、分词

在实际进行分词的时候，结果中可能存在一些不合理的情况。因此，在基于算法和中文词库建成分词系统后，还需要不断通过训练来提升分词的效果，如果不能考虑到各种复杂的汉语语法情况，算法中存在的缺陷很容易影响分词的准确性。

4、词频和关键词

词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说，一个词在文本中出现的频次越高，这个词在文本中就越重要，就越有可能是该文本的关键词。

5、语义网络分析

语义网络分析是指筛选统计出高频词以后，以高频词两两之间的共现关系为基础，将词与词之间的关系进行数字化处理，再以图形化的方式展示词与词之间的结构关系。这样一个语义网络结构图，可以直观地对高频词的层级关系、亲疏程度进行分析展现。

6、情感分析

情感分析，主要是分析具有情感成分词汇的情感极性（即情感的正性、中性、负性）和情感强烈程度，然后计算出每个语句的总值，判定其情感类别。还可以综合全文本中所有语句，判定总舆情数据样本的整体情感倾向。

7、数据可视化展现

通过可视化展现形式，可直观呈现多维度数据表现，用于总结、汇报等。

想要快速进行大数据分析，可通过新浪舆情通实现，系统一站式提供信息采集、大数据分析、可视化报告等服务，针对各行业还提供定制化大数据解决方案。

视觉营销中的视觉设计能给店铺带来什么？从品牌分析，可以塑造品牌形象；从商品分析，可以提升商品品质，从情感分析，可以提升信任感；从用户分析，可以提升用户购买欲。

如何让客户一进店铺就被吸引，如何让客户在店铺购物非常愉快，这个就是店铺视觉营销。

从用户体验的角度分析，通过营销等各种渠道来到店铺的潜在客户，他们是带有购买意向与情感以及期望的。我们通过产品结构设计以及视觉设计辅助营销的手段让用户在舒适、愉快的购物环节满足用户的真正需求，提升用户的情感模式。通过数据分析，经过专业视觉设计辅助营销的店铺，用户购买转化率大大提升。当然，客服的专业度、发货的速度以及优质的售后服务，都对提升客户的用户体验起着至关重要的作用。

开三电商针对店铺装修服务不仅仅局限于好看、质感品质的体现，更注重视觉引导的关键性。通过视觉引导将店铺最优质的产品、最快的响应速度、最优质的服务体现在用户的视线中。

开三电商定期的用户走访、用户调研以及数据跟踪分析会对店铺的视觉效果进行不断的跟踪优化，持续的保持店铺运营的高效性。

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5、 不忙的时候织下微博，听听歌，吃点零嘴，逛逛豆瓣，没人能来管你！

6、 我们团队中都喊花名，我们自由，但不散漫，我们的文化由我们自己创造。