大数据视角下非结构化文本数据的顾客满意度研究

摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 满意度模型国内外研究现状
1.2.2 基于网络评论的顾客满意度研究国内外现状
1.2.3 现有研究的总结与启示
1.3 研究目标及内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 研究思路及方法
1.5 论文结构安排
第2章 满意度指数模型的理论研究及测度方法
2.1 结构方程模型理论
2.1.1 结构方程模型的应用背景
2.1.2 结构方程模型原理
2.2 结构方程模型构建步骤
2.2.1 模型设定
2.2.2 模型识别
2.2.3 模型估计
2.2.4 模型评价
2.2.5 模型修正
2.3 顾客满意度结构方程模型
2.3.1 内部模型(结构模型)
2.3.2 外部模型(测量模型)
2.3.3 模型参数估计
2.4 本章小结
第3章 满意度研究框架下商品评论挖掘的理论及方法研究
3.1 网络爬虫
3.1.1 Python网络爬虫简介
3.1.2 商品评论数据的爬取
3.1.3 数据爬取情况
3.2 数据清洗
3.3 数据描述性统计
3.3.1 消费者基本信息
3.3.2 品牌及产品
3.3.3 消费者对品牌的评论
3.4 商品评论分词及量化
3.4.1 研究总体思路
3.4.2 情感分析
3.4.3 算法说明
3.4.4 实例分析
3.5 数据整理
3.6 本章小结
第4章 基于文本数据的满意度测评模型的改进与应用
4.1 CSI模型的改进
4.2 基于改进的CSI模型的参数估计及检验
4.3 改进的CSI模型评价
4.4 路径系数解读
4.5 变量得分计算
4.5.1 根据CSI模型计算变量得分
4.5.2 CSI模型测算与原始5分评价对比
4.6 基于绩效分析方法的品牌提升路径
4.6.1 绩效分析方法
4.6.2 品牌提升途径分析
4.7 本章小结
结论
研究结论
研究不足之处与展望
参考文献
附录A 实体对应表
附录B 本论文代码
爬虫代码
分词代码
量化代码
数据整理代码
致谢