随着我国互联网普及率的提高、经济和信息技术的飞速运行以及电子商务突飞猛进的发展，作为生鲜电商市场的细分市场——水产品电商，这几年出现了快速发展的情况。本范例对水产品电商用户评价和销量之间的关系进行研究。 1，范例简介 标题： 网络评价对水产品线上销量影响的实证分析——基于天猫网站大闸蟹评价数据分析 作者： 刘依林 管红波 作者单位：上海海洋大学经济管理学院 关键词：网络评价;水产品电商;大闸蟹销量;影响因素; 发表日期：2021-08-15 摘要： 网络评价越发影响消费者的购买决策,也引起了商家、企业和国内外学者的广泛关注。目前对水产品,网络评价的研究还不成熟但该研究的重要性却日趋显现。本文通过选取水产品中销量热度比不较高的阳澄湖大闸蟹作为研究对象,基于文本分析和实证分析,利用爬虫数据和构建回归方程检验假设,对网络评价信息中累积评价数量、追加评价数量、图片评价数量、产品评分、评价情感分值等五方面对销量的影响进行探讨,得出评价情感分值、追加图片和图片评价对大闸蟹销量有直接正向影响、累积评价数量对大闸蟹销量有负向影响、产品评分对大闸蟹销量的影响并不显著的结论。在此基础上,进一步提出优化网络评价机制的相关策略,为购物平台和商家完善网络评价机制提供参考价值。 文章目录 一、研究背景 二、相关文献收集与分析 三、理论分析与模型构建 （一）理论分析与研究假设 （二）模型建立与变量说明 四、数据来源与样本说明 （一）评价情感倾向 （二）评价词库方法验证 五、结果与分析 （一）结果 （二）分析 1. 累积评价数量对产品销量的影响 2. 情感分值和产品评分对产品销量的影响 3. 追加评价和图片评价对产品销量的影响 六、对策建议 （一）提高对追加评价和图片评价的重视 （二）增强对网络评价的管理 2，本研究范例主要研究方法、相关知识点和工具 2.1 研究问题提出 越来越多的消费者在进行购物以后，会对产品信息（尺寸、外观、价格、性能等）、物流信息、客服服务态度等做出评价，愿意在购物平台上分享购物心得和商品体验；同时越来越多的潜在消费者在做出购物决策之前，除了会关注商品本身属性、服务和物流信息之外，更多的还会去查看已购买该商品的消费者对该商品发表的相关评价信息，从中获取更实用的信息，减少错误的判断，降低购买决策的盲目性，因此，网络评价在信息交流的渠道中发挥着举足轻重的作用。本研究的作者提出了问题：用户评价和相关商品销量有没有什么可证实的关系？ 2.2 样本数据收集和处理 本范例研究作者选取水产品中销量热度比不较高的阳澄湖大闸蟹作为研究对象，从天猫平台相关的 109395 条的网络评价中随机抽取 4000 条作为研究样本。对样本数据进行分词，词频统计和情感正负倾向判断。 2.3 怎样收集研究所需的天猫商品评论？ 可以直接使用GooSeeker网络爬虫软件提供的天猫商品评论快捷采集，添加网址启动采集即可，完成后导出excle数据表。
2.4 文本挖掘和情感分析工具 搞研究的小伙伴们，如果需要对用户评价文本做基于分词的处理和情感分析，推荐使用GooSeeker提供的在线文本分词和情感分析工具，提供的功能有：中英文分词，专家选词，同义词合并，分类管理，情感分词，社会网络图生成，抽取关键词等。操作简单，文科生可以轻松上手和使用。
3，本范例作者总结与建议 本研究基于天猫网站评价数据分析，对网络评价对水产品线上销量影响的进行了文本分析和实证分析。虽然评论内容、产品评分、累积评价数量、追加评价和图片评价属于网络评价的范畴，不仅对消费者的购物选择产生引导，还会对商品的销量产生一定的影响，但实证分析结果表明，评价文本的情感分值、追加评价和图片评价都会对消费者的购买决策产生较大影响，与产品的销量是正相关关系。而累积评价数量对产品的销量产生负向影响，产品评分并未对产品的销量产生影响。在天猫商城平台上，累积评价数量包含好评和差评数量，由于网购平台的监管不到位以及商家之间的恶意竞争，评价信息中出现大量雇水军刷好评、返利刷单、恶意差评等不良现象，所以并不是累积评价数量越多，销量就会越高，因此，针对网络评价的管理还需要进一步加强，而潜在消费者在做出决策之前，还应该查看评价内容、追加评价和图片评价作为参考。此外，网络追加评论数量和图片评价数量比累积评价数量对产品的销量产生更大的影响，由此可见，在网络评价的机制中，产品的追加评价和图片评价会对消费者的购买决策具有重要的影响作用。 针对研究结果，本文提出以下建议： （一）提高对追加评价和图片评价的重视 （二）增强对网络评价的管理 |
