基于数据挖掘及可视化的产品用户研究

研究背景：

1，传统用户研究弊端:问卷调查，用户访谈，数据收集低效，研究样本有限，数据的真实性、可用性较差

2，计算机技术的崛起:各大网站平台数据接口开放，各类信息获取技术普及，python网络爬虫

3，互联网数据的井喷:网络购物普及，电商平台积累了大量用户数据，信息时代已过渡到了大数据时代

4，文本挖掘技术的发展:智能时代的到来，文本挖掘与基于机器学习的自然语言处理也飞速发展

研究意义

1， 解决传统产品用户研究样本小，非真实用户数量多, 及认知偏差造成的过大误差，可用性差的弊端;

2， 对产品消费者用户进行定向研究，构建更精准的用户需求画像，以期望更有效地对设计提供支撑

总体流程

研究难点：文本信息的数据处理和数据挖掘过程中的文本特征获取和聚类分析，可视化处理

创新点：基于海量的消费者评价文本数据挖掘研究，进行用户精准需求画像研究

研究过程

以【台灯】为研究载体，研究 四个价格区间，对应区间销量前90名，共360款商品，约140W条，商品信息，用户评价等数据信息展开研究。

购买力分析：

1，50~100价格区间销量最高；

2，最贵产品与最廉产品销量接近；

3，最高端和次高端产品销量接近。

颜色挖掘分析：

用户评论分析：

研究结论

1，台灯品质是用户的第一考虑，且好的产品, 价格因素对用户购买决策影响较小；

2，白色是最受用户欢迎的台灯颜色，其次是黑色和蓝色；

3，企业生产台灯，白色：黑色：企业色的生产比例接近5:1:1最优，此时售卖率最高；

4，高端台灯最佳定位人群为儿童，最佳策略应主打护眼功能。

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