基于电商评价数据的农产品用户画像分析作者：李勇 谭小玲 陈晓婷 管慧来源：《农村经济与科技》2019年第19期汽车安全带卡扣
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[摘要]通过构建安化黑茶产品的用户画像，分析其用户体的消费行为特征，可为商家提供多维度的产品用户信息，便于商家了解用户，进而改进产品与服务，为安化黑茶电商营销策略提供决策依据。以京东、天猫、淘宝三大电商平台为基础，使用python的scrapy第三方库采集淘宝、京东电商平台安华黑茶的评价数据，并对数据进行清洗、去空值、去停用词等预处理，运用jieba第三方库对评论数据进行分词、词频分析，完成对安化黑茶用户特征的完整刻画。结合客户评论数据分析，可知安化黑茶近3/4用户为男性;山东省为安化黑茶网购大省;网购渠道依次为淘宝、京东、天猫;关注安化黑茶的人更喜欢教育、汽车服饰、综艺等;消费者对安化黑茶诉求如“减肥”、“抗衰老”、“降血脂”等比例升高。 abp-486
[关键词]用户画像;安化黑茶;电商营销;数据分析;文本挖掘
[中图分类号]F724.6;F323.7 [文献标识码]A
1 引言
近年来，电子商务发展迅速。湖南安华黑茶借助电商平台的便捷化优势，拓展了线上营销渠道，其线上电商平台的商品评论区也逐渐成为消费者发表商品诉求的交流平台。因pg接头
此可以通过获取用户的评论数据，来挖掘用户的需求，以此帮助湖南安化黑茶提升品牌价值、增强市场竞争力。而大数据环境下的用户画像分析是近年来深度挖掘用户需求的重要方法。国内外学者不断关注用户画像方面的研究，其中用户画像精准营销是当前研究的热点。
用户画像这一概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出，其认为用户画像是真实用户的虚拟代表是建立在真实数据之上的目标用户模型。Teixeira C、Pinto J S、Martins J A等国外研究者认为用户画像是一个独立的描述用户需求、偏好和兴趣的模型，是从海量数据中提炼的个人信息的数据集合。中国科学技术信息研究所信息资源中心主任曾建勋认为，用户画像是指获取用户的专业背景、文化程度、知识获取习惯、兴趣偏好、特长任务等与用户需求趋向相关的信息，以此为基础进行模型化表示，为用户制定特定标签。虽然研究者对用户画像的概念表述存在一定差异，但研究者一致认同用户画像是面向用户展开的基于真实数据进行的研究。ZorattiS等提出了如何利用数据挖掘事物间的关联性并应用到精准营销中;KennedyDS从移动互联网的角度提出精准营销的具体实施方法;ZhenY等提出了精准营销的决策框架，通过识别不同类别客户之间的潜在特征，提出适当的精准营销策略。用户画像技术还逐步涉及个性化搜索、城市计算、预测用户年龄、兴趣爱好、性别、
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地理位置等。用户画像有两个层次的定义。第一种是从产品设计、运营过程中从用户体中抽象出来的典型用户，能够表达用户体的主要需求和期望。第二种是基于特定使用情境下真实的用户行为数据所形成的描述用户属性及其行为的标签集合。第二种层次的用户画像更具有真实性以及较强的时效性。
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