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随着互联网技术的飞速发展，电子商务行业呈现出蓬勃发展的态势，在众多电商平台中，某大型电商平台凭借其庞大的用户群体和丰富的商品种类，成为了行业的佼佼者，在激烈的市场竞争中，如何提高顾客满意度，提升用户忠诚度，成为了企业关注的焦点，本文以该大型电商平台为例，运用数据挖掘技术对顾客满意度进行分析，以期为我国电商平台提供有益的借鉴。
数据来源与预处理
1、数据来源
本文选取某大型电商平台2018年至2020年的用户评价数据作为研究对象，数据包括用户购买的商品、评价内容、评分、评价时间等维度。
2、数据预处理
（1）数据清洗：去除重复数据、异常数据，保证数据质量。
（2）数据转换：将评价内容进行分词、去停用词等处理，提取关键信息。
（3）数据标准化：对评分进行标准化处理，消除不同维度之间的量纲差异。
数据挖掘方法与模型构建
1、数据挖掘方法
本文采用以下数据挖掘方法：
（1）关联规则挖掘：分析用户评价中商品与评价内容之间的关联性。
（2）聚类分析：根据用户评价特征，将用户划分为不同的群体。
（3）分类分析：根据用户评价特征，预测用户满意度。
2、模型构建
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（1）关联规则挖掘：运用Apriori算法挖掘用户评价中商品与评价内容之间的关联规则。
（2）聚类分析：采用K-means算法对用户评价进行聚类分析，得到不同顾客群体。
（3）分类分析：运用决策树算法构建顾客满意度预测模型。
结果与分析
1、关联规则挖掘结果
通过关联规则挖掘，发现以下关联规则：
（1）好评商品与“性价比高”的评价内容关联性较强。
（2）差评商品与“物流慢”、“商品质量差”的评价内容关联性较强。
2、聚类分析结果
根据聚类分析结果，将用户划分为以下三个群体：
（1）满意群体：对商品及服务评价较高，具有较高的购买意愿。
（2）中立群体：对商品及服务评价一般，购买意愿一般。
（3）不满意群体：对商品及服务评价较低，购买意愿较低。
3、分类分析结果
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根据分类分析结果，顾客满意度预测模型的准确率达到90%。
1、结论
本文运用数据挖掘技术对某大型电商平台的顾客满意度进行分析，得出以下结论：
（1）关联规则挖掘有助于发现用户评价中商品与评价内容之间的关联性，为企业优化商品及服务提供参考。
（2）聚类分析有助于识别不同顾客群体，为企业制定差异化营销策略提供依据。
（3）分类分析有助于预测顾客满意度，为企业提高顾客忠诚度提供帮助。
2、建议
（1）电商平台应关注用户评价中的关键信息，优化商品及服务质量。
（2）针对不同顾客群体，制定差异化营销策略，提高顾客满意度。
（3）利用数据挖掘技术，持续关注顾客满意度变化，为企业发展提供有力支持。
数据挖掘技术在电商平台顾客满意度分析中具有重要作用，通过运用数据挖掘技术，企业可以更好地了解顾客需求，提高顾客满意度，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
标签： #数据挖掘案例分析题
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