【正文】 [9] 王倩倩，趙靜，袁勤儉 . 基于用戶評論的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品銷量影響因素研究 [J]. 現(xiàn)代情報 ， 2021，33（ 9） ： 4448 [10] 耿亮亮 . 顧客滿意度對品牌忠誠的影響機(jī)理研究一基于化妝品品 牌的實證 [D]. 東北大 學(xué) ， 2021. [11]張婧 ,鄧婕 .基于 k均值算法利率等級模型 的建立 [J].成都航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院寧報：綜合版 ,2021, 26(001): 6668 [12] 成慧 .產(chǎn)品屬性對消費者產(chǎn)品選擇影響效應(yīng)分析 — 數(shù)碼相機(jī)產(chǎn)品設(shè)計實證研究 [J].上海管理科學(xué)， 2021，（ 4）： 3034. 附錄 調(diào)整 損益矩陣 部分 結(jié)果 針對所有膚質(zhì) 且成套出售的商品銷售量高 高中 品牌中具有美白效果的商品銷售量高 調(diào)整目標(biāo) 變量 部分 結(jié)果 。 參考文獻(xiàn) [1] 孫洪杰，周庭銳 .整合框架下的產(chǎn)品屬性比較機(jī)理研究綜述 [J]. 管理學(xué)報， 2021，（ 10）：15611565. [2] Voss Kevin E, Eric R Spangenberg, Bianca the hedonic andutilitarian dimensions of consumer attitude[J]. Journal of Marketing Research, 2021, 40（ 3） 310320. [3] 馬克 通常 情況 下，損益矩陣應(yīng)當(dāng)咨詢模型的使用者，或者是行業(yè) 專家 后 再進(jìn)行設(shè)定，因此 本 文的結(jié)果具有一定的主觀性。 而實際情況 中 文字信息能夠更好的反應(yīng)消費者對商品的評價， 如 果能夠?qū)?文字內(nèi)容 進(jìn)行 文本 挖掘 ， 將會更好的反應(yīng)消費者評論對商品銷量的影響。 其中在 將數(shù)據(jù)離散化分段的過程中，是通過生活經(jīng)驗以及一定的統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)而 進(jìn)行 的，但并沒有查詢相關(guān)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) ，因此具有一定的主觀性。如果 能夠 充分研究數(shù)據(jù)源 中 所有的數(shù)據(jù)源 ， 文章 的結(jié)果應(yīng)該更具有普適性，更有說服力。 8. 論文 改進(jìn) 本文 可以從以下三個方面進(jìn)行改進(jìn)： 數(shù)據(jù)方面 ： 本文采用 的是來自網(wǎng)絡(luò)的未經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)，為了 更 易于研究，只采用了其中來自 京東商城的評論 的 信息。同時 賣 家在對商品定價時 ， 如果 商品品牌 以及評分 并不理想的情況下應(yīng)該采用較低的價格出售，采用薄利多銷的策略來獲得更 好 的銷售量。 接著 我們發(fā)現(xiàn)，商品的品牌好壞也是影響銷售量的重要 因素 ，品牌優(yōu)秀的商品通常也會具有較高的銷售量，但一般情況下 品牌較 好 的商品成本也會更高 ， 所以 還需要 對別的因素進(jìn)行分析。 我們首先 觀察到的是，商品 受到 的消費者評分 對 商品 銷售額具有較大 影響 ，消費者評分 較高 的商品明顯 具有 更高的銷售量 。 關(guān)聯(lián) 規(guī)則 的結(jié)果，只能代表 在已有 的情況 下銷售 量 高的商品所具有的特征，而 在實際 做決策的時候 ， 通常情況 下 ，多數(shù)賣家并沒有實力購買并銷售 這類 在市場上已有較大份額的商品 ， 因此為了 能夠 進(jìn)入市場并且 挖掘 更多的潛在客戶 群體 ，我們還 要 通過決策樹進(jìn)行進(jìn)一步的分析。 根據(jù) 結(jié)果 我們可以發(fā)現(xiàn)，商品 銷售量高 的商品 都具有 品牌知名度 高，并且具有保濕功能等 主要特點 。不排除 在 數(shù)據(jù) 所 采取的時間內(nèi)，該類商品出于促銷 活動 等特殊情況的原因，這一結(jié)果也非常符合當(dāng)下電子商務(wù)市場的 現(xiàn)狀： 只有少數(shù)的賣家能夠 做出 正確的選擇，從而 獲得相當(dāng) 高 的銷售量并且 從中 獲得大量的利潤， 而 多數(shù)商品賣家則處于低銷售量的 情況 ，因此本文的研究也就更加具有實際意義。 本文 首先 對 數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計，做出相應(yīng)的條形統(tǒng)計圖。 因此 實際情況下這個銷售 額 的高低預(yù)測結(jié)果會相較于銷售量 Q 的決策結(jié)果準(zhǔn)確度更低 。 通過 建立 決策 樹我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)以 Ine 為目標(biāo)時基本 決策 情況但不會有明顯改變， 但 首要的分類 因素 增加 了 一項是價格 ， 當(dāng) 商品 價格較高 則 收入 較高。 本文建立 的損益矩陣 是 經(jīng)過反復(fù)的實驗再加上 經(jīng)驗最終 決定的，不同的損益矩陣 會 造成不同的結(jié)果 ，在 實際的情況中，可以根據(jù)賣家自身的需求，經(jīng)濟(jì)實力，風(fēng)險傾向，商品本身的特性等 調(diào)整 損益矩陣來 達(dá)到 分析的需求。 本文嘗試 將收益矩陣改為 5,0,3， 代表賣家 只有 選擇 了 高銷售量 的商品才能夠 獲得 收益 ， 以此 建立 決策樹來 決定 怎樣選擇最高 3類的 商品 。 模型調(diào)整 與對比 調(diào)整 損益矩陣 我們 可以通過調(diào)整收益矩陣來改變我們決策樹的結(jié)果 。在定價 方面，與 低 評分的商品 相同 ，同樣應(yīng)該采用低價格薄利多銷的方式 ， 采用 較 高 定價時 會影響 銷量 ，使得 賣家 會有損失。 商品的評分 處于 缺失值 的情況下 ， 本文 發(fā)現(xiàn) ，是否 具有控油效果 是商品 銷量 主要 影響因素 ，對 賣家而言 銷售 控油 功能 的商品 ， 就 可以獲得 收益 。 品牌 效應(yīng)有著明顯的 作用 ， 根據(jù)決策 結(jié)果 ， 當(dāng)商品品牌排名屬于知名品牌 以及普通品牌 時， 賣家銷售這一類商品就 將 獲得 較高 的 收益 。 根據(jù) 決策樹 結(jié)果 我們也可以發(fā)現(xiàn) ， 品牌效應(yīng)也對銷量的高低 有著 顯著地 影響 。 根據(jù) 決策 結(jié)果 ，成套出售的商品 大多 會具有不錯的銷量 。 換一句話來說，如果賣家能夠有效地了解 某 類商品的 總體 買家評分 情況 ，并且 發(fā)現(xiàn)總 評分 很高 ，那么 賣家 就可以 相信 ，該類商品能夠給他帶來較好的收益。其中 缺失值代表的經(jīng)濟(jì)含義可以解釋為沒有評論信息，在電子平臺上產(chǎn)品更新 速度 快， 平臺上 每天都推出新品 ， 沒有評論信息 現(xiàn)象 很 常見 ，所以對其不進(jìn)行 缺失值處理 是 合理的 。 決策樹模型 與結(jié)果 通過 SAS 建立決策樹 結(jié)果如圖 所示 ， 根據(jù) 決策樹結(jié)果 我們 可以分析出，賣 家 應(yīng)該如何選擇銷售策略。 圖中 的損益矩陣代表的意義為，當(dāng)一個賣家選擇銷售 高 銷售量的商品時，他將由于其較高的銷售量獲得較高的 利潤 5； 選擇 銷售 中等銷售量的商品，則獲得較低 利潤 1； 而當(dāng) 賣家 選擇銷售銷售量低的商品 時 ，會因為其銷售量低支出大于收入而造成損失為 2。 并 通過 SAS 建立損益矩陣， 經(jīng)過多次 試驗我們 決定 最后的 損益 矩陣的設(shè)置方式： 如圖所示 的損益矩陣 中 ，決策 1， 決策 2分別 代表 選擇 這一類商品或者拒絕這一類商品。通過 比較 發(fā)現(xiàn) 3 類 的分類方式 效果 更 好 ，并且更加合理。 通過 不斷的調(diào)整與測試，得出 本文 認(rèn)為最 有 效的決策樹 ，并在 目標(biāo) 不同 的情況 下 比較 決策 樹 的不同。 我們將 通過建立決策樹的方式，幫助 商家 進(jìn)行選擇 銷售商品 。 6. 決策 樹分析 通過 關(guān)聯(lián)分析我們可以 看出 ，銷量較高的商品 通常 具有 品牌 知名 度高， 有 保濕 功能 ， 商品成套出售等 特點 。同時消費者在選擇品牌的時候也不會 輕易 選擇不熟悉的品牌 （ S1， S2） 產(chǎn)品 。 低銷售量 商品 對于 Q1 類，即銷量較低的一類變量進(jìn)行分析。在 SAS 中對關(guān)聯(lián)結(jié)果進(jìn)行篩選： 關(guān)聯(lián)結(jié)果為： 根據(jù)關(guān)聯(lián)分析結(jié)果我們可以看出，符合“大瓶， P1， COMB1,1”的商品能夠具有中等的銷量，即在同類商品中大瓶 、 價格 便宜 、適合所有膚質(zhì)， 并且是 成套出售的商品具有相對更高的銷量。 中等銷售量 商品 對于 Q2 類，即銷量中等的一類產(chǎn)品進(jìn)行分析。 從結(jié)果我們可以看出，對于具有保濕功能，并且品牌認(rèn)可度高的產(chǎn)品 銷量比較高。當(dāng)閾值過大時，如 20 時，Q3 的占比會小于 5%。通過觀察數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)，由于數(shù)據(jù)本身中銷量較高的產(chǎn)品占很小比重，因此含 Q3的關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度非常低。 分析 過程 與結(jié)果 經(jīng)過 預(yù)處理 后的數(shù)據(jù)，可以直接采用 SAS 中的關(guān)聯(lián)分析節(jié)點進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析 。 proc transpose data = JD out = JDNEW。 by ID。 利用 SAS 語言 將數(shù)據(jù)集進(jìn)行 轉(zhuǎn)置 。 5. 關(guān)聯(lián)分析 變量 離散化 處理 與 數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)置 為了研究銷售量 的 主要影響因素 ，本文首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。 根據(jù)如上的 統(tǒng)計，我們可以發(fā)現(xiàn) 商品 銷售的情況并不 均勻 ， 其中 銷售 量 較高 的品牌只占其中很少的一部分。在 爽膚水 的 功能 中 多為 具有 保濕功能的 產(chǎn) 品。 對于 適用 膚質(zhì) 變量， 1 則適合所有 膚質(zhì)， 0 則 代表 針對特殊 膚質(zhì)。 對 數(shù)據(jù)中所有有銷售 量 的商品 功能進(jìn)行統(tǒng)計： 其 中 1 代表 具有該功能， 而 0 則代表 不具有該功能。 處理 結(jié)果 經(jīng)過預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)變量如下表： 變量名稱 變量內(nèi)容 ID 商品 ID Q 商品銷售量 PRICE 商品單價 INCOME 商品銷售額 BRA