【正文】 集 1 2 3 4 1 .676 .148 .122 2 .676 .587 .641 3 .148 .587 .075 4 .122 .641 .075 表 Distance between final cluster centers 從表 最終聚類中心點間的距離來看 ,4 個最終聚類中心彼此之間的距離是顯著的 ,中心 2 與中心 3 之間距離是最大的 ,達到了 ,中心 3 與中心 4 之間的距離最小 ,為 。 每個聚類的個案數(shù) 叢集 1 2 3 4 有效 21 遺漏 .000 表 The number of cases in each cluster 表 顯示了六個類簇之中的案例數(shù) ,其中 ,第 2 類記錄最少只有 3 條記錄 ,第 4類記錄最多達到 55 條記錄，而第 1 類跟第 3 類較為相等，第 1 類有 45 條記錄，第 3類有 47 條記錄。 分析結(jié)論 各個類別強弱性 1 2 3 4 質(zhì)量 強 弱 弱 強 物流 .中 中 弱 強 外觀 強 中 中 中 價格 弱 強 中 強 服務(wù) 強 弱 弱 弱 表 上述的分析中將通過分類將淘寶的評論分為四類，從表 中看到各個 類別中各個因素的強弱程度是不一樣的，根據(jù)分類的特征，將這四類分別定義為：注重價格物流，注重質(zhì)量與價格，注重外觀價格，注重體驗。 其中注重價格物流，顧名思義就是在購買商品的時候?qū)ι唐返膬r格和物流關(guān)注度比較高，表 中表現(xiàn)為第 4 類，第 4 類中在物流與價格兩個方面是強關(guān)注度，而在質(zhì)量、服務(wù)關(guān)注度是為弱而外觀的關(guān)注度為強。注重質(zhì)量與服務(wù)是在質(zhì)量與價格的關(guān)注度上比較強，表現(xiàn)為表 中的第 2 類，第 2 類在質(zhì)量與價格方面關(guān)注度為強，而在物流外觀方面表現(xiàn)為中度關(guān)注，在服務(wù)方面表現(xiàn)為弱度關(guān)注；外觀價格注重，表中表現(xiàn)為第 3 類，第 3 類當(dāng)中表現(xiàn)的是價格與外觀的強關(guān)注度，而在質(zhì)量物流以及服務(wù)方面表現(xiàn)為弱的關(guān)注度。最后一類是注重體驗，這一類主要表現(xiàn)為各個方面均注重，而對價格關(guān)注不高。 第一類 高 1，高 3，高 4，高 5，高 7，高 8，高 9，高 10，高 11，高 12，高 13，高 14，高 15，高 16，高 19，高 20，高 21，高 22，高 23，高 24，高 25，高 26，高 27，高 28，高 29，高 30，高 31，高 32，高 33，高 34，高 37，高 38，高 39，高 40，高 41，高 42，高 43，高 45，高 46，高 47，高 48，高 49， 高 50，中 2，中 3，中 40，低 47， 第二類 低 37，低 40，低 40，低 48 22 第三類 低 2，低 3，低 4，低 5，低 6，低 7，低 8，低 9，低 10，低 11，低 12，低 13，低 14，低 15，低 16，低 17，低 18，低 19，低 20，低 21，低 22，低 23，低 24，低 25，低 26，低 27，低 28，低 29，低 30，低 31，低 32，低 33，低 34，低 35，低 36，低 38，低 39，低 41，低 42，低 43，低 44，低 45，低 46，低 49，低 50， 第四類 高 2，高 6，高 17，高 18，高 35，高 36，高 44，中 1，中 4，中 5，中 6，中 7，中 8，中 9，中 10，中 11，中 12，中 13，中 14，中 15，中 16，中 17，中 18，中 19，中 20，中 21，中 22，中 23，中 24，中 25，中 26，中 27，中 28，中 29，中 30，中 31，中 32，中 33，中 34，中 35，中 36，中 37，中 38，中 39，中 41，中 42，中 43，中 44，中 45，中 46，中 47，中 48，中 49，中 50，低 1 表 表 是各個分類中店鋪個數(shù)，表中可以看到屬于第 1 類的有 95%是高端消費，屬于第 2 類的 100%是屬于低端消費，屬于三類的有 100%是低端消費，屬于第 4 類的有98%是中端消費，其中低端消費四類中均有分布，而高端消費出現(xiàn)于第一類與第四類，中端消費只出現(xiàn)于第四類。結(jié)合表 與表 可以看到高端端連衣裙消費者在商品的幾個指標中，對于各項的關(guān)注度均是比較高的，而價格的關(guān)注度相對較低；中端連衣裙消費者對于質(zhì)量、物流、價格比較關(guān)注，而對于服務(wù)與外觀關(guān)注相對中等；而低端連衣裙消費者最顯著的特征是對價格的關(guān)注強，其余各個方面的關(guān)注相對中弱。從表中還可以看到無論是那一類在外觀方面的關(guān)注度都是中強的，說明無論是那一類的連衣裙消費者對于外觀的注重程度 都是比較高的。 從連衣裙的不同消費層次的消費者分類特征中，可以看到不同消費層次的商品消費者對其關(guān)注度也存在差異，高端消費品消費者關(guān)注著商品的各個維度，中端連衣裙的消費者關(guān)注維度有所下降，但是對于質(zhì)量與外觀仍然是十分關(guān)注的，對于低端連衣裙的消費者，關(guān)注度主要集中于價格與外觀。對此，這里對淘寶不同層次的賣家的有如下的建議：高端消費品的購買者駐注重商品的質(zhì)量與商品各方面的服務(wù)，同時這些用戶粘度相對較大，店家要做好各方面的服務(wù)才能增加用戶粘度。而對于中端連衣裙消費者賣家可以對在物流與服務(wù)方面降低成本，而質(zhì) 量方面要堅決做好；而低端連衣裙消費者屬于價格敏感者，要從價格方面入手去吸引消費者。 本次數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`過程，讓本人受益匪淺。整個挖掘過程一開始的一無所知，到最終覺得自己知之甚少。一無所知是指原本對數(shù)據(jù)挖掘只停留在概念上的理解，沒有實踐過，而知之甚少是指在整個研究過程，從數(shù)據(jù)搜集到最終的數(shù)據(jù)分析，這些實踐性的操作與分析都無到有的學(xué)習(xí)過程，并且在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中，越深入越感覺自己學(xué)習(xí)的越少，所以最終有一種越學(xué)越覺得少的感覺。 本次數(shù)據(jù)挖掘讓本人對 SEXCEL 的統(tǒng)計分析功能有進一 步了解， EXCEL 的統(tǒng)計功能 23 是十分強大，原本對 EXCEL 的認識只有簡單的公式的應(yīng)用，本次數(shù)據(jù)挖掘中的分詞以及中文詞頻的統(tǒng)計均可以通過宏功能來實現(xiàn)，宏功能是用 VB 語言進行簡單編程，但是卻可以實現(xiàn)很多統(tǒng)計功能。同時在本次分析中應(yīng)用的 SPSS 軟件也是十分強大的分析工具， SPSS 當(dāng)中包含多種統(tǒng)計分析的算法，可以根據(jù)實際需要調(diào)用里面的算法，結(jié)果也可以根據(jù)自己的需要進行設(shè)置。 遇到的困難：本次數(shù)據(jù)挖掘過程碰到比較大的難題便是 Kmeans 算法的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，以及利用 SPSS 進行數(shù)據(jù)分析時，對于產(chǎn)生的結(jié)果的分析。 SPSS 是 之前沒有接觸的過的分析軟件，對于它的使用規(guī)則不清楚，通過借書學(xué)習(xí)，網(wǎng)上看教程，最終能簡單應(yīng)用 SPSS 進行相關(guān)性分析還有聚類分析。 SPSS 軟件還有許多應(yīng)用的地方，本次數(shù)據(jù)挖掘激發(fā)了我學(xué)習(xí) SPSS 的興趣，在本次數(shù)據(jù)挖掘結(jié)束后，本人也將深入學(xué)習(xí)使用 SPSS強大的分析功能，同時也想深入學(xué)習(xí)掌握 EXCEL 的統(tǒng)計分析。 對于本次數(shù)據(jù)挖掘的自我評價，本次數(shù)據(jù)挖掘總體來說花費的時間跟精力是比較多的。這次數(shù)據(jù)挖掘仍然存在很大的不足，首先是樣本不夠大，加上數(shù)據(jù)處理的時候把還把評論整合到一個店去分析，也就是只有是 50 個樣本數(shù)據(jù) ，如果把這 150 家店鋪的七萬多條數(shù)據(jù)以條作為樣本單位，七萬多條數(shù)據(jù)來研究消費的評論，這樣子會嚴謹一點。 參考文獻 ********************************************************************************** 24 后記 ******************************************************************* 致謝 ******************************************************************* 25 26 27