社交电商数据分析与应用-基于拼多多平台的数据分析策略、方法与应用 课件项目八 客户分析

项目八客户分析“图难于其易，为大于其细。”脱贫攻坚贵在精准、重在精准、制胜之道在于精准。天下大事，必作于细。隔行不隔理，干成任何事皆是如此。无论是引流，还是推广，企业的运营工作都离不开客户这一关键因素。对客户进行认真地分析、梳理，是做好一下步运营的重要工作内容。数据分析人员要基于对职业的敬畏和热爱，以尽职尽责的职业精神全身心投入，帮助企业了解客户，给客户无可挑剔的体验和服务，达到精准营销的效果。思政与素质目标项目引入青青同学在某品牌的运营岗实习半年后，某日被运营主管王大哥叫到了办公室并对她说，公司马上要安排一场大促活动，现在需要根据收集整理的客户数据，形成一个详细的客户数据报告，为即将到来的大促活动做数据准备，以便实现精准营销；同时还需要收集客户评价信息，以便了解客户对公司产品和品牌认可状况，为公司品牌宣传做好准备。项目引入2课时：

课时1任务拆解任务拆解3客户分析是社交电商数据分析中的重要模块，电商运营人员通过客户数据的挖掘与分析了解品牌用户画像，掌握客户行为特征，根据特定的分析方法，将用户合理分层，展开精准营销。一般来讲电商客户分析可从客户特征分析，客户价值分析以及客户评价等三个维度。任务目录客户特征分析8.1RFM分析8.2用户舆情分析8.3分析思路任务1客户特征分析现阶段电商企业获取客户的成本极高，一个新客户的成本甚至要达到数百元的成本，提高客户的价值和预防客户的流失对电商企业来讲就非常重要了，通过对客户的价值分析和打标，有助于提高企业对客户的运营能力。客户地域分布数据可基于商家后台的订单报表进行整理，可以指导品牌商或者大型的电商企业线下门店的布局。客户分布是基本分析项，了解客户的分布有助于经营者制定运营策略。客户行为习惯可基于下单的时间特征进行分析，可以研究客户下单的星期日，也可以研究客户下单的小时。客户分析的价值客户分析的主要内容用户特征分析知识准备任务1客户特征分析任务2市场趋势分析客户分析就是根据各种关于客户的信息和数据来了解客户需要，分析客户特征，评估客户价值，从而为客户制订相应的营销策略与资源配置计划（1）、精准营销：精准营销依托现代信息技术手段，在精准定位的基础上建立个性化的顾客沟通服务体系，最终实现可度量的、低成本的可扩张之路。精准营销相对于一般的电商网络营销，更加注重精准、可衡量和高投资回报。比如精准直邮、短信、App消息推送、个性化广告等，都是电商中精准营销的例子。（2）、用户研究：就是根据大量的用户行为数据，进行行业或人群现象的描述。比如通过购买口罩、空气净化器等类目的订单表和用户表可以得到不同星座的雾霾防范指数，这些行业分析报告就是为网民提供描绘电商大数据的成果，迎合相应的IP热点和社会效应可以加强品牌影响力的传播。在电商中，用户研究可以指导产品优化，甚至做到产品功能的私人定制等。客户分析的价值任务2市场趋势分析客户分析就是根据各种关于客户的信息和数据来了解客户需要，分析客户特征，评估客户价值，从而为客户制订相应的营销策略与资源配置计划（3）、业务决策：根据用户的数据挖掘出一些有用的规律进行决策，数据挖掘就是通过属性筛选、聚类算法、关联分析、回归算法等方法，去发现人群与人群、人群与商品、商品与商品、商品与品牌等之间的差异与联系，从而发现并挖掘更大的商机。像是排名统计、地域分析、行业趋势、竞品分析等等。客户分析的价值任务2市场趋势分析客户分析的主要内容客户分析的内容很多，根据客户关系管理的内容，将客户分析的主要内容概括为以下六个方面商业行为分析：商业行为分析通过对客户的资金分布情况、流量情况、历史记录等方面的数据来分析客户使用产品的综合状况。主要包括：（1）、产品分布情况：分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量，可以获取当前营销系统的状态，各个地区的市场状况，以及客户的运转情况。（2）、消费者保持力分析：通过分析详细的交易数据，细分那些企业希望保持的客户，并将这些客户名单发布到各个分支机构以确保这些客户能够享受到最好的服务和优惠。细分标准可以是单位时间交易次数、交易金额、结账周期等指标。（3）、消费者损失率分析：通过分析详细的交易数据来判断客户是否准备结束商业关系，或正在转向另外一个竞争者。其目的在于对那些已经被识别结束了交易的客户进行评价，寻找他们结束交易过程的原因。（4）、升级/交叉销售分析：对那些即将结束交易周期或有良好贷款信用的客户，或者有其他需求的客户进行分类，便于企业识别不同的目标对象。客户分析的主要内容任务2市场趋势分析客户分析的主要内容客户分析的内容很多，根据客户关系管理的内容，将客户分析的主要内容概括为以下六个方面客户特征分析（1）、客户行为习惯分析：根据客户购买记录识别客户的价值，主要用于根据价值来对客户进行分类。（2）、客户产品意见分析：根据不同的客户对各种产品所提出的各种意见，以及当各种新产品或服务推出时的不同态度来确定客户对新事物的接受程度。客户忠诚分析客户忠诚是指客户对企业的信任度、使用产品频率、服务效果、满意程度以及复购可能性的综合评估值，可根据具体的指标进行量化。保持老客户要比寻求新客户更加经济，保持与客户之间的不断沟通、长期联系、维持和增强消费者的感情纽带，是企业间新的竞争手段。而且巩固这种客户忠诚度的竞争具有隐蔽性，竞争者看不到任何策略变化。客户分析的主要内容任务2市场趋势分析客户分析的主要内容客户分析的内容很多，根据客户关系管理的内容，将客户分析的主要内容概括为以下六个方面客户注意力分析（1）、客户意见分析：根据客户所提出的意见类型、意见产品、日期、发生和解决问题的时间、销售代表和区域等指标来识别与分析一定时期内的客户意见，并指出哪些问题能够成功解决，而哪些问题不能，分析其原因。（2）、客户咨询分析：根据客户咨询产品、服务和受理咨询的部门以及发生和解决咨询的时间来分析一定时期内的客户咨询活动。（3）、客户接触评价：根据企业部门、产品、时间区段来评价一定时期内各个部门主动接触客户的数量，并了解客户是否在每个星期都受到多个组织单位的多种信息。（4）、客户满意度分析与评价：根据产品、区域来识别一定时期内感到满意的20%的客户和感到不满意的20%的客户，并描述这些客户的特征。客户分析的主要内容任务2市场趋势分析客户分析的主要内容客户分析的内容很多，根据客户关系管理的内容，将客户分析的主要内容概括为以下六个方面客户营销分析为了对潜在的趋势和销售数据模型有比较清楚的理解，需要对整个行销过程有一个全面的观察。客户收益率分析对每一个客户的成本和收益进行分析，可以判断出哪些客户是为企业带来利润的。客户分析的主要内容任务2市场趋势分析用户特征分析实际上就是知道用户是什么样的人，需要什么、喜欢什么。说通俗一点，在工作上就是分析用户的付费点和什么样的内容可以占用用户更多的时间。用户特征的分析实际上是信息分析的一个细类，归根结底还是信息的分析。用户信息的分析到应用过程中最重要的是信息交叉和特征交叉。用户特征分析的目的主要有三个方面，一是可以让商家明确知道用户真实的诉求点二是为商家的产品设计（如卖点提炼）提供核心依据三是为将来的数据挖掘与用户推荐的底层支持。用户特征分析任务2市场趋势分析用户特征分析信息分析一般包含下面几个方面：（1）、基础属性（不变，较为稳定的）：年龄、性别、星座、教育、身高、职业等（2）、家庭关系（数据获取难度较大）：是否有孩子、是否有配偶、父母、兄弟姐妹等（3）、消费能力（涉及客户隐私极难获取）：月收入、月消费、有支付宝、多少张信用卡、有无房贷、是否有花呗、白条等网络微贷服务。（4）、行为特征（分析的结果）：经常团购、经常加班、上班刷微博、讨厌不准时、开会不准时、在网吧上网、经常蹭网等；行为特征分析基本上都是拿数据说话的，通过数据分析得到行为特征，是用户特征分析中的重点。（5）、心理特征（从行为特征分析出心理）：价格敏感（对付方法，推便宜的东西）、品牌偏好、好攀比、犹豫和纠结、果断、健康诉求高等等。用户特征分析

一、客户数据收集二、客户地域分布分析三、客户行为习惯分析四、分析结论任务实施客户特征分析►1.客户数据收集

客户分析的第一步就是定期整理客户数据，拼多多商家后台并没有提供专门的客户数据模块，所有客户数据需要我们在【订单查询】模块中下载并整理订单报表数据。（1） 拼多多商家后台-发货管理-订单查询，选择“近3个月订单”，点击“批量导出”►1.客户数据收集

客户分析的第一步就是定期整理客户数据，拼多多商家后台并没有提供专门的客户数据模块，所有客户数据需要我们在【订单查询】模块中下载并整理订单报表数据。（2） 在“批量导出”对话窗口中，选择“自定义报表”，在“自定义报表”的对话窗中，进行字段配置，按需配置下载字段，配置完成后，点击“下载订单报表”►2客户地域分布分析

步骤1PQ中获取数据拼多多订单报表保存的文件格式是csv格式，因此建立数据连接需要在Excel【数据】选项卡中点击【从文本/CSV】启动PQ►2客户地域分布分析

步骤2筛选有效数据订单报表中的“订单状态”有7钟不同的订单状态，我们进行客户分析，只选择“已签收”状态的用户，因此需要进行筛选►2客户地域分布分析

步骤3基于省份信息进行分组这一步骤的重点是基于统计不同省、自治区和直辖市的客户汇总数据（注：拼多多后台在下载订单数据时，将省、自治区和直辖市的字段名自动命名为“省”，也就是在订单数据表的“省”字段列中包含自治区和直辖市的数据。），首先在【主页】选项卡中单击【分组依据】选项►2客户地域分布分析

观察分组结果，发现有客户员会重复计数，这是由于订单信息中会有客户多次下单，因此需要通过进一步的分组操作将会员合并，减少重复计数。但仍会有有小部分客户多次下单时收货地址不一致，可能会有跨省份的订单，此时可以忽略此情况，因为这种客户比例会很少。如果要精准判断，只有根据下单地址的频次选择频次高的，但会出现部分地址的频次相同的情况，就无法判断了。再一次进行分组►2客户地域分布分析

再次分组后的结果就是每个省份的客户数量►2客户地域分布分析

步骤4制作客户地域分布图第二次分组结束后，可以单击【主页】选项卡中的【关闭并上载】选项，将数据导入到Excel的工作表中。在Excel中，选中数据并点击【插入】选项卡中的【数据透视表】选项，在【数据透视表字段设置】中将【行】设置为字段【省份】，将【值】设置为字段【计数】。在出现的数据透视表中，选中“计数”列并右击鼠标，在弹出的菜单中选择【降序】排序。插入柱形图后可以更直观的分析客户的地域分布，广东省，上海市和江苏省是主要的客户集中地，推广策略可以偏向这三个省份►3.客户行为习惯分析

步骤1创建“星期几”列重复客户分布分析中的数据导入和筛选步骤，在PowerQuery编辑器中的【添加列】选项卡中，选中【支付时间】，在【添加列】选项卡点击【日期-天-星期几】创建新列►3.客户行为习惯分析

步骤2创建“小时”列进入【添加列】选项卡，选中【订单付款时间】，在【添加列】选项卡点击【时间-小时-小时】创建新列修改对应的字段名称►3.客户行为习惯分析

步骤3创建“星期”和“小时”数据透视表首先创建一个“星期”维度的数据透视表，在Excel中，选中数据并点击【插入】选项卡中的【数据透视表】。在数据透视表字段设置中将行设置为字段“星期几”，将值设置为字段“会员ID”和“商家实收金额（元）”修改对应的字段名称►3.客户行为习惯分析

步骤3创建“星期”和“小时”数据透视表再创建一个“小时”维度的数据透视表，在数据透视表字段设置中将行设置为字段“小时”，将值设置为字段“会员ID”和“商家实收金额（元）”修改对应的字段名称►3.客户行为习惯分析

步骤4创建数据透视图为了更直观的显示数据，我们将两个数据透视表变为数据透视图，因为这两个数据透视表，分别有“客户数”和“交易金额”两个数值，所以我们选用组合图展示，更加直观，可用于客户报告中►4分析结论

案例店铺的客户集中在广东，上海，江苏等经济发达省份，在做推广测量的时候，可针对这几个省份的人群加大推荐力度。店铺客户喜欢在周末两天及周二下单，选择广告投放策略时，周末和周二的广告预算要准备充足。客户成交高峰期是晚上21-22点，上午8-10点也是个小高峰，指定广告投放时段时，可以减少成交不活跃时段的广告投入。任务目录客户特征分析8.1RFM分析8.2用户舆情分析8.3任务2市场趋势分析信息时代使得企业的营销焦点从产品中心转变为用户中心，维系“客户关系”成为企业核心问题。而这个核心问题最大的痛点：用户分类，通过用户分类能够完成无价值用户、高价值客户的区分。那么就可以针对不同价值的用户制定优化的个性化方案，进而采用不同营销策略，将有限的营销资源集中于高价值用户，实现企业利润最大化。在用户分类的方法中，RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况，而这三个数据都可以从商家的订单数据中通过计算获得。分析思路

任务8.2RFM分析客户价值分析的意义客户分析指标RFM细分模型RFM计算关键步骤知识准备任务8.2RFM分析任务2市场趋势分析经验表明，每个客户能给企业创造的收益是不同的，对企业来讲，有一些客户就是比另一些客户更有价值。尽管每个客户的重要性不容低估，但是由于不同的客户实际为企业创造的价值不同，而企业的资源有有限，因此把企业资源平均分配到每个客户上的做法既不经济也不切实际，也就是说，企业没有必要为所有的客户提供同样卓越的产品或服务，否则，往往“事倍工半”，造成企业资源的浪费。将现有的企业客户进行细分，不仅能够降低企业的营销成本，而且有利于企业采取更为有利可图的市场渗透策略。通过客户细分，商家可以识别不同客户群的不同需求，从而针对不同客户采取有针对性的营销策略，这将有利于提高客户的满意度和忠诚度。客户细分能使企业所拥有的高价值的客户资源显性化，并能够就相应的客户关系对企业未来盈利的影响进行量化分析，为企业决策提供依据。客户价值分析的意义任务2市场趋势分析常见客户指标包括一定统计周期内的累计购买客户数，客单价，购买次数等，常用客户指标体系如下：1）客户价值指标新客户指标。常见新客户指标包括一定统计周期内的新客户数量、新客户获取成本和新客户客单价。其中，新客户客单价是指第一次在店铺中产生消费行为的客户所产生交易额与新客户数量的比值。影响新客户客单价的因素除了与推广渠道的质量有关系，还与电商店铺活动以及关联销售有关。有价值的客户数：网店客户包括潜在客户、忠诚客户和流失客户。对于网店来说，忠诚客户才是最有价值的客户，因为他们会不定期来店铺购买商品，而不会出现长时间不购买店铺商品的现象。一般来说，可将在1年内购买本网店商品不低于3次的客户数，视为有价值的客户数，这是客户分析的重点。对于那些浏览了网店商品却没有购买商品的客户，其给网店带来的价值很小，其客户分析的重要性也就很小。消费频率是指客户在一定期间内所购买的次数；最近一次购买时间表示客户最近一次购买的时间离现在有多远；客户消费金额指客户在最近一段时间内购买的金额。消费频率越高，最近一次购买时间离现在越近，消费金额越高的客户越有价值。客户分析指标任务2市场趋势分析2）活跃指标活跃客户：是相对于“流失客户”的一个概念，是指那些经常光顾企业店铺，在一定并为企业带来一定价值的客户。而活跃客户数根据产品的特性不同，有不同的定义，一般是指在一定时期（30天、60天等）内，有消费或者登录行为的客户总数。活跃客户率：即活跃客户占客户总数的比重。通过计算活跃客户率，可以了解客户的整体活跃率，一般随着时间周期的加长，客户活跃率会出现逐渐下降的现象。如果经过一个长生命周期（3个月或半年），客户的活跃率还能稳定保持在5％～10％，则是一个非常好的客户活跃的表现。客户留存率：客户在某段时间内开始访问你的网站，经过一段时间后，仍然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分客户占当时新增客户的比例就是新客户留存率，这种留存的计算方法是按照活跃来计算，另外一种计算留存的方法是按消费来计算，即某段的新增消费用户在往后一段时间周期（时间周期可以是日、周、月、季度和半年度）还继续消费的客户比率。客户流失率：客户流失率是一段时间没有消费的客户数和客户总数的比值。客户流失的定量表述，是判断客户流失的主要指标，直接反映了网店经营与管理的现状。客户分析指标任务2市场趋势分析3）客户行为指标客户复购率。复购率也叫客户回购率或重复购买率。指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。重复购买率越高，反映出的消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。决定回购率的是回头客。客户回购率是衡量客户忠诚度的一个重要指标客户平均购买次数。指在统计周期内每个会员平均购买的次数，即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。客单价是指每一个客户平均购买商品的金额，也即是平均交易金额，即成交金额与成交用户数的比值。客户分析指标任务2市场趋势分析RFM客户细分模型客户细分模型就是依据一定的细分变量，将客户进行分类的方法。依据一定的客户细分模型将客户细分，能够有效地降低成本，同时获得更好的、更有利可图的市场渗透效果。RFM细分模型通过客户购买行为中的“最近一次购买（Recency）”“购买频率（Frequency）”和“购买金额（Monetary）”三个数据，来了解客户的层次和结构、客户的质量和价值以及客户流失的原因，从而为商家制定营销策略提供支持，细分模型针对不同的客户采取不同的策略，同时识别其中的行为差异，对不同的客户行为进行购买预测RFM细分模型任务2市场趋势分析（1） 最近一次消费（Recency）最近一次消费（Recency）是指客户最近一次购买时间距分析时点的天数。天数越小，说明客户购买商品的时间越近。理论上，最近一次消费时间比较近的客户对商家提供的商品或服务信息更为关注，再次购买的可能性比较大。月报告如果显示上一次购买很近的客户，（最近一次消费为1个月的）人数如增加，则表示该公司是个稳健成长的公司；如上一次消费为一个月的客户越来越少，则是该公司迈向不健全之路的征兆。最近一次消费报告是维系顾客的一个重要指标。最近才购买商家的商品、服务或是光顾商家店铺的消费者，是最有可能再向商家购买商品或服务的顾客。要吸引一个几个月前才上门的顾客购买，比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。营销人员如接受这种强有力的营销哲学——与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。RFM细分模型最近一次消费的功能不仅在于提供的促销信息，营销人员的最近一次消费报告可以监督营销业务的健全度。任务2市场趋势分析（3）消费金额（Monetary）消费金额（Monetary）是指在一定时间内客户消费的金额。通过客户的消费金额，可以衡量出客户对商家的贡献程度。消费金额是所有商业数据分析报告的支柱，也可以验证“帕累托法则”——公司80％的收入来自20％的顾客。RFM细分模型任务2市场趋势分析RFM模型动态展示了现有客户在企业的购物信息，对企业营销决策制订提供了依据，便于企业对于现有顾客分类与管理。1.计算R：R的计算方法是计算现在与最近依稀购买日期之间的间隔天数。2.计算F：F的计算方法是对客户下订单的订单数据进行统计3.计算M：M的计算方法是将顾客的消费金额进行汇总。RFM计算关键步骤为客户分组，即将三个指标分别分为“高”和“低”两种，高于均值的为“高”，低于均值的为“低”。R值F值M值客户类型低高高高价值客户高高高重点保持客户低低高重点发展客户高低高重点挽留客户低高低一般价值客户高高低一般保持客户低低低一般发展客户高低低潜在客户

一、将数据加载至PQ二、计算时间间隔R值三、计算每位顾客的RFM数据四、客户分类标签建立五、分析结论任务实施RFM分析►1.将数据加载至PQ

在【数据】功能区中，单击【从表格】，即可将数据加载至POWERQUERY编辑器►2计算时间间隔R值步骤1插入“统计时间”字段：在【添加列】选项卡中，单击【自定义列】。进入【自定义列】对话框，在【新列名】区域输入列名“统计日期”，在【自定义列公式】区域，输入日期公式“DateTime.Date(#datetime(2020,11,1,0,0,0))”，点击【确定】►2计算时间间隔R值步骤2将“统计日期“列的数据类型与“订单付款时间”统一：选中“今日日期”列，在【主页】选项卡，单击【数据类型】，选中合适的类型单击，此处选择“日期/时间”。►2计算时间间隔R值步骤3新建时间间隔”R”列R列为“订单付款日期”与“统计时间”的差值列。在【添加列】选项卡中，点击【自定义列】，将列名设为“R”，公式区输入：[统计日期]-[支付时间]，单击确定►2计算时间间隔R值步骤4删除【支付时间】与【统计日期】列，并将“R”列类型改为整数►3利用分组依据，计算每位顾客的RFM数据

(1) 将数据进行分组，在【主页】选项卡中，单击【分组依据】选项，在弹出的【分组依据】设置中注意：根据R的定义，我们进行客户R值进行分组操作时，操作依据取最小值。►4客户分类标签建立

RFM数据构成之后，就需要通过条件判断，为每个客户打上相应的价值标签，在PQ中实现这个功能，就需要通过构建M函数建立逻辑判断，实现客户分级。(1) 在【主页】选项卡区中，单击【高级编辑器】，进入函数编辑页面注：将最后一行分组的行改为已添加条件列。（注：AR是R的平均值，AF是F的平均值,AM是M的平均值），分组的行最后要加上一个逗号。►4客户分类标签建立

RFM数据构成之后，就需要通过条件判断，为每个客户打上相应的价值标签，在PQ中实现这个功能，就需要通过构建M函数建立逻辑判断，实现客户分级。客户归类完成后的数据►5分析结论客户类型典型业务决策高价值客户DM营销，提供有用的资源，通过更新的产品赢回客户重点保持客户倾斜更多资源，个性化服务，提高购买频次，提供客户满意度重点发展客户重点联系和回访，提高留存率重点挽留客户交叉销售，提供会员/忠诚计划，推荐其他产品一般价值客户可以通过折扣推荐热销产品，重新建立联系一般保持客户销售价值更高的产品，用评论和品质感吸引他们一般发展客户恢复客户兴趣，或者暂时放弃无价值用户潜在客户提供免费使用机会，提高客户兴趣，创建品牌知名度将客户用RFM模型分类后，可以针对不同的客户类型做相应的业务决策，典型的业务决策如下表任务目录客户特征分析8.1RFM分析8.2用户舆情分析8.3分析思路任务3用户舆情分析从事社交电商的企业可以将客户在线上留下的文字（聊天记录、评论等）进行统计和模型分析，了解客户对品牌、产品的看法，需求和情感上的喜恶，对品牌、产品的战略定位起到非常重要的作用，让运营者可以做出正确的决策。从数据采集的角度讲，就是需要从网页上采集宝贝的买家评价，利用词频分析找到评论的关键词，可以用PowerQuery工具调取接口实现。对词频高的文本进行观察，从而得出大部分买家的反馈。文本分析文本分析的应用场景分词词频和停用词关键词情感分析知识准备任务8.3用户舆情分析任务2市场趋势分析简单的说文本分析就是一种把非结构化的数据转化为结构化数据的方法。非结构性数据特指文本数据，这里包括且不限于用户在社交网络（微博、微信、QQ和脉脉等）、短视频网站（抖音，快手）留下的互动讨论文字、客户反馈信息（比如客户抱怨邮件、社交媒体网站的帖子、开放式问卷调查、消费者点评）以及销售人员的拜访记录等。文本数据来源异常广泛且多样，很多时候需要搜索海量的网页。当然，只有拥有有了体量极大的文本分析，才有可能得出比较可靠、有说服力的商业洞察。所以，“文本分析”常常被冠以“大数据文本分析”的全名。“文本分析”，或者“语义分析”通过分析海量的非结构性的文本（信息）数据，得出的不仅是关于“是什么”的描述性分析，更多的回答了“为什么”，即目标用户购买和使用产品的潜在动机/真实需求。文本分析任务2市场趋势分析（1）开放式作答文本分析调查问卷中的开放式问题答案以电子文档的形式进行存储，使计算机进行文本分析成为可能，利用文本分析，对于开放式问题进行属性划分，可以在短时间内从数以万计的作答中提取出有价值的分析维度，获得对（潜在）用户的需求的洞察。（2）内容运营优化通过分析优秀内容运营者网络作品，可以提炼优秀作者的行文脉络和篇章结构，遣词造句上的套路，让一些运营新人研究和模仿这些优秀内容作者的写作风格很有必要，学习他们的写作手法和套路可以使新人的文案写作进步神速。通过文本分析能快速获取全网具有传播趋势的关键词，可以实时监测传播趋势（包括阅读数、评论数、分享量），并且通过分析内容属性和成功原因，预测内容在未来的传播潜力。从而完成运营工作中的热点采集、追踪及预测工作。文本分析的应用场景任务2市场趋势分析（3）口碑管理文本分析能快速准确的识别出企业/品牌/产品自身及竞争对手在互联网上的口碑变化，深度挖掘文本数据价值，在消费者洞察、产品研发、运营管理、市场营销、品牌战略方面，为管理决策提供科学依据。（4）舆情监测及分析基于对社交媒体上企业品牌舆情的监测，企业运营人员可以清晰的知晓事件从始发到发酵期、发展期、高涨期、回落期和反馈期等阶段的演变过程，分析舆情的传播路径、传播节点、发展态势和受众反馈等情报。（5）了解用户反馈通过收集整理用户散落在各个网络角落的不同信息，利用文本分析企业可以直接读懂自己用户的想法，挖掘出用户对于产品/服务的情绪和态度。文本分析的应用场景任务2市场趋势分析（1） 基于字符串匹配的分词方法：过程：这是一种基于词典的中文分词，核心是首先建立统一的词典表，当需要对一个句子进行分词时，首先将句子拆分成多个部分，将每一个部分与字典一一对应，如果该词语在词典中，分词成功，否则继续拆分匹配直到成功。核心：字典，切分规则和匹配顺序是核心。分析：优点是速度快，时间复杂度可以保持在O（n）,实现简单，效果尚可；但对歧义和未收录词处理效果不佳。分词中文分词(ChineseWordSegmentation)指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词是文本分析中的关键步骤，只有分词准确，才能生成正确的词频矩阵，正确的分词是文本分析的最关键步骤。任务2市场趋势分析（2） 基于理解的分词方法：基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。。（3） 基于统计的分词方法：过程：统计学认为分词是一个概率最大化问题，即拆分句子，基于语料库，统计相邻的字组成的词语出现的概率，相邻的词出现的次数多，就出现的概率大，按照概率值进行分词，所以一个完整的语料库很重要。主要的统计模型有：N元文法模型（N-gram），隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），最大熵模型（ME），条件随机场模型（ConditionalRandomFields，CRF）等。分词任务2市场趋势分析词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说，如果一个词在文本中出现的频次越多，这个词在文本中就越重要，就越有可能是该文本的关键词。但其中有一些特殊情况需要留意。比如在每篇文章中，往往出现次数最多是“的”“是”“在”等等，这些词称为“停用词”，表示对结果毫无用处，必须过滤掉的词。停用词还包括实际意义不大但使用频率高的功能性词汇，比如“啊”、“在”、“而且”这样的语气词、介词、连词等等。过滤停用词还是为了减少信息冗余，提高分析的效率和准确性。过滤停用词需要的停用词表，词库都可以在网上下载。实际应用的过程中我们还可以在停用词表中添加或删减特定的词汇，使之更加完善或具有针对性，符合当前研究的实际需要。词频和停用词任务2市场趋势分析关键词提取就是从文本里面把跟内容意义最相关的一些词语抽取出来。关键词提取也不能完全直接的基于词频来判断舆情文本中哪些是重要的关键词，词频最高的其实是中文中的常用字，而非对当前文本最有代表性的关键词。关键词提取从方法来说主要有两种：第一种是关键词分配：就是给定一个已有的关键词库，对于新来的文档从该词库里面匹配几个词语作为这篇文档的关键词。第二种是关键词提取：针对新文档，通过算法分析，提取文档中一些词语作为该文档的关键词。关键词任务2市场趋势分析从算法的角度来看，关键词抽取算法主要有两类：第一类称为有监督学习算法，将关键词抽取过程视为二分类问题，先抽取出候选词，然后对于每个候选词划定标签，要么是关键词，要么不是关键词，然后训练关键词抽取分类器。当新来一篇文档时，抽取出所有的候选词，然后利用训练好的关键词抽取分类器，对各个候选词进行分类，最终将标签为关键词的候选词作为关键词；第二类称为无监督学习算法，先抽取出候选词，然后对各个候选词进行打分，然后输出topK个分值最高的候选词作为关键词。根据打分的策略不同，有不同的算法，例如TF-IDF，TextRank等算法；关键词任务2市场趋势分析情感分析分词处理文本时，要对形容词、副词、否定词都有正确的分词；分词后，要基于情感词库、否定词库、程度副词库对这些情感词汇进行正确的赋值；最后进行情感值加权计算，才能最终分析出总的情感类别。另外需要注意的是，我们的舆情数据可能来自电商、应用市场、社区论坛等，这些来源渠道本身就对整体数据的情感倾向有筛选，具有某些属性的情感表达直接就被该渠道过滤掉了。对用户舆情进行情感分析，主要是分析具有情感成分的词汇的情感极性（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态度和情感倾向。

一、使用系统采集评价二、使用PowerBI制作舆情词云图三、评价情感分析四、分析结论任务实施用户舆情分析进入第三方数据平台如多多查平台，在首页的“优化工具”中选择“商品分析”功能区域中的“商品评价下载”选项。►1使用系统采集评价（2）进入评价采集页面，输入商品链接或ID后单击“查询”按钮即可，数据加载完毕后，可以点击“下载评论”将数据下载到本地进行系统性的舆情分析。如图8-34所示，►1使用系统采集评价步骤1加载数据打开商业智能软件PowerBI，选择从工具栏的“Excel工作簿”或主页面的“从Excel导入数据”►2使用PowerBI制作舆情词云图步骤1加载数据打开商业智能软件PowerBI，选择从工具栏的“Excel工作簿”或主页面的“从Excel导入数据”►2使用PowerBI制作舆情词云图步骤2清洗数据首先我们要对评价数据进行一下简单的清洗，清洗任务包括将首行作为标题，删除不需要的字段列，删除无效评价，比如评价字数少于3个、数字流行语（比如666）以及大段的无效评价（比如：好好好好。。。哈哈哈哈等）筛选掉，另外可以根据自己的情况选择具体要筛选掉哪些数据。►2使用PowerBI制作舆情词云图①在【转换】选项卡中，选择【将第一行作为标题】，将首行转化为标题。②选中“评价”列，右击鼠标，在弹出菜单中，选择【删除其他列】步骤2清洗数据为了提取出评价内容的字数，我们需要新增一个“长度”列。►2使用PowerBI制作舆情词云图①选中“评论”列，在【添加列】选项卡中，选择【提取】按钮，在【提取】选项列表中选择【长度】选项。②单击新增的“长度”列列名右边的倒三角符号，对“长度”列的内容进行筛选，根据情况过滤掉字数过多或过少的选项步骤3分词操作接下来我们需要对长评价进行分词操作，目的是将成句、成段的评价内容断开为单个的关键词。这里的操作有两个重点：需要使用API接口进行分词操作：我们这里调用的是一款免费的中文分词API。需要调用两个PQ的函数下载网络数据和转化文本Web.Contents是下载数据用，但Web.Contents函数获取的是二进制数据Text.FromBinary函数再将二进制数据转换为文本。►2使用PowerBI制作舆情词云图步骤3分词操作①在菜单栏依次单击“添加列”、“自定义列”，在自定义列公式出输入"/get.php?source="&[评论]&"¶m1=0.9¶m2=0"（注意，两端是要带引号的），并命名新列为“URL”►2使用PowerBI制作舆情词云图步骤3分词操作②继续添加自定义列，输入Text.FromBinary(Web.Contents([URL]))，根据自己喜好命名►2使用PowerBI制作舆情词云图步骤3分词操作③点击确定后，EXCEL开始执行采集工作，这时候可能会出现隐私问题，单击“继续”按钮►2使用PowerBI制作舆情词云图④在“忽略此文件的隐私级别检查……”提示语句前面的方框内进行勾选步骤3分词操作⑤“评价”列分词完成的结果如图8-46所示，在这里可以看到，原本成段成句的评价内容被拆分成了一个个短词。►2使用PowerBI制作舆情词云图步骤4分词按行拆分①接下来我们需要拆分“分词”列。回到菜单栏，点击【主页】-【拆分列】-【按分隔符】，在弹出的【按分隔符拆分列】的对话框中，拆分位置区域选择【每次出现分隔符时】，高级选项选择【行】，单击“确定”按钮►2使用PowerBI制作舆情词云图拆分结果步骤5分词分组统计词频①接下来我们需要对“分词”列进行分组。回到菜单栏，依次单击【主页】-【分组依据】选项，在【新列名】区域选择“计数”，【操作】区域选择“对行进行计数”►2使用PowerBI制作舆情词云图步骤5分词分组统计词频②在拆分结果中需要继续对“评价”数据进行筛选，去掉代词，语气词等停用词，比如这里的“亲们”等►2使用PowerBI制作舆情词云图步骤5分词分组统计词频②单击页面左上角的“关闭并应用”选项，如图8-51所示，将自动关闭Powerquery编辑器，进入到PowerBIDesktop页面►2使用PowerBI制作舆情词云图步骤6制作词云图①在PowerBIDesktop的报表窗口，选择“主