本文目录导读：
随着互联网的快速发展，电子商务已成为我国经济增长的重要驱动力，顾客满意度作为衡量企业运营质量和市场竞争力的重要指标，受到越来越多企业的关注，本文以某知名电商平台为例，通过数据挖掘技术对顾客满意度进行分析，旨在为企业提供有针对性的改进策略，提升顾客满意度。
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数据来源及预处理
1、数据来源
本文所采用的数据来源于某知名电商平台，包括用户购买行为数据、用户评价数据、用户反馈数据等，数据时间跨度为2019年1月至2020年12月，共收集到100万条有效数据。
2、数据预处理
（1）数据清洗：去除缺失值、异常值和重复值，确保数据质量。
（2）数据转换：将用户评价数据中的情感倾向进行量化处理，如将正面评价转换为1，负面评价转换为-1。
（3）特征提取：从购买行为数据、用户评价数据和用户反馈数据中提取与顾客满意度相关的特征，如购买频率、评价星级、反馈内容等。
数据挖掘方法
1、K-means聚类
通过对顾客满意度相关特征进行聚类分析，将顾客划分为不同满意度群体，为后续分析提供基础。
2、关联规则挖掘
利用Apriori算法挖掘顾客满意度相关特征之间的关联规则，找出影响顾客满意度的关键因素。
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3、分类算法
采用支持向量机（SVM）和决策树（CART）算法对顾客满意度进行预测，评估模型性能。
结果分析
1、顾客满意度聚类分析
通过对顾客满意度相关特征进行K-means聚类，将顾客划分为高满意度群体、中满意度群体和低满意度群体，结果显示，高满意度群体占比约为30%，中满意度群体占比约为50%，低满意度群体占比约为20%。
2、关联规则挖掘分析
通过关联规则挖掘，发现以下关联规则：
（1）购买频率与评价星级正相关，即购买频率越高，评价星级越高。
（2）评价星级与反馈内容正相关，即评价星级越高，反馈内容越正面。
（3）购买频率与反馈内容正相关，即购买频率越高，反馈内容越积极。
3、分类算法分析
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采用SVM和CART算法对顾客满意度进行预测，结果显示SVM模型的预测准确率为85%，CART模型的预测准确率为82%，模型预测结果与实际满意度分布基本一致，说明模型具有一定的预测能力。
改进策略
1、针对高满意度群体，企业应继续保持优质服务，提高产品品质，以维护顾客忠诚度。
2、针对中满意度群体，企业应关注其需求，优化产品功能和购物体验，提升顾客满意度。
3、针对低满意度群体，企业应分析其不满原因，针对性地改进服务，提高顾客满意度。
4、加强顾客反馈渠道建设，及时收集顾客意见，为改进策略提供依据。
5、定期开展顾客满意度调查，了解顾客需求变化，调整产品策略。
本文通过数据挖掘技术对某知名电商平台的顾客满意度进行分析，发现购买频率、评价星级和反馈内容等因素对顾客满意度有显著影响，针对不同满意度群体，企业应采取有针对性的改进策略，以提高顾客满意度，增强市场竞争力。
标签： #数据挖掘案例分析题
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