基于文本数据的汽车造型需求分析_苏佳幸.pdf
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1、150 AUTO TIMEAUTO AFTERMARKET|汽车后市场1引言随着国家经济的发展,人民的生活品质和水平的提高和购买力的增强,汽车的销量飞增。国家统计局数据显示,汽车制造业生产较 2021 年同比增长 5.51,虽然汽车行业发展迅速,但考虑长远发展仍需推动国内汽车行业深层次发展,本文介绍的文本数据法依托消费者的评价进行分析,促进更高效的产品生产,帮助企业占据市场有利地位。数字化用户画像是指借助大数据来提取用户的相应特征、需求、偏好等内容并建模分析。2随着社交媒体如微博、论坛等逐渐成熟,能够最直观反映用户体验的各种评价不断更新,传统的人工挖掘方式也变得更加困难、效率低下,并且用户评论
2、中含有大量零碎且多样的情感词汇,难以分析。,本文对国内学者季曹婷等人提出的融合多特征TFIDF 文本分析的汽车造型需求提取方法和余本功等人提出的在解决问答社区关键词提取问题的想法进行融合,提出了新的方法3,具体流程见图 1。虽然现如今国内对于该方面的研究较少,但不难看出将大数据用户画像与汽车造型相融合能够使汽车行业在未来更加繁荣。2研究方法此次研究采用了内容分析法4。主要通过对特定文本中单词和词组的频率计数进行,将定性的文本数据转化为定量的频数。这种方法真实、客观、全面地反映文本内容的本来意义,具有一定的深度。内容分析法经过选择、分类、统计等三个阶段,以爬取搜集的网络评论文本为分析内容,对数据
3、进行预处理,评论进行分句,删减无关、重复评论,得到筛选清理的评论。再对其进行词语提取,将描述性词语及情感词提取出来,经过统计、排序后,绘制得到高频词汇表,依据高频词汇表解读、判断和挖掘信息中所蕴含的本质内容。苏佳幸李伽熙李睿思李俊豪赵云芸通讯作者武汉商学院湖北省武汉市430100摘 要:近年来互联网的快速发展,汽车业已在网络上建立起了自己的“生态圈”,社交媒体逐渐成熟,传统的人工挖掘汽车评论的方式显得效率低下。本文运用网络信息搜集技术对用户评论的文本数据进行搜集,并基于此对消费者汽车造型需求展开分析,有效地弥补传统方法的缺陷,获得评价的潜在价值和情绪信息,提炼出汽车需求的关键要素,并据此提供给
4、企业相关建议,同时也让消费者对车主使用满意程度有所了解,为新消费者购买汽车提供依据。关键词:汽车用户需求造型车企Analysis of the Automotive Styling Demand based on Text DataSu Jiaxing,Li Jiaxi,Li Ruisi,Li Junhao,Zhao YunyunAbstract:With the rapid development of the Internet in recent years,the automobile industry has established its own ecosystem on the I
5、nternet,social media has gradually matured,and the traditional way of manually mining car reviews is inefficient.This paper uses network information collection technology to collect the text data of user reviews,and analyzes consumers car styling needs based on this,effectively makes up for the shor
6、tcomings of traditional methods,obtains potential value and emotional information of evaluation,extracts the key elements of automobile demand,and provides relevant suggestions to enterprises accordingly,and also allows consumers to understand the satisfaction of car owners,providing a basis for new
7、 consumers to buy cars.Key words:automobile,user demand,styling,car company基于文本数据的汽车造型需求分析图1融合多特征的TFIDF文本分析的汽车造型需求提取方法流程图3语料库获取未登录词汇修正分词词汇词汇特征融合多特征 TFIDF 文本分析情感特征量化词汇权重获取用户需求特征确定阈值用户需求文本分词AUTO TIME 151 AUTO AFTERMARKET|汽车后市场 时代汽车3数据来源及处理本文所使用的数据皆为由数据爬取的方法在懂车帝上搜集得到。消费者可以通过问答、车友圈、社区反馈、用户点评等多种方式在懂车帝上对所
8、购汽车的使用体验进行反馈分享。懂车帝累计用户超过 2.4 亿,提供全国各地真实车主口碑评价,使得可收集的数据质量好、有普遍性、有代表性,利于分析出准确的结果。根据汽车流通协会提供的数据显示,近年来轩逸、朗逸、卡罗拉、哈弗 H6、Model Y 等五个品牌的汽车一直在全国汽车销量前几名之列。确定要分析的汽车品牌后,选择这五个品牌最近几年推出的新款汽车,确保分析结果的时效性,从而保证提供给企业的建议真实有效。故最终确定分析轩逸 2022年款、朗逸 2019 年款、朗逸 2022 年款、卡罗拉 2021 年款、哈弗 H6 2021 年款、Model Y2022 年款六种车型。所选款式选择原因轩逸20
9、22年款懂车帝紧凑型轿车销量排行榜第一朗逸2019年款懂车帝紧凑型轿车销量排行榜第二朗逸2022年款卡罗拉2021年款懂车帝紧凑型轿车销量排行榜第三哈弗H6 2021年款懂车帝SUV销量排行榜第二Model Y2022年款懂车帝SUV销量排行榜第一表1六款车型选择原因表本次该项目共搜集了 1205 条评论,其中轩逸 2022 年款占 243 条,朗逸 2019 年款占90 条,朗逸 2022 年款占 69 条,卡罗拉 2021年款占 248 条,哈弗 H6 2021 年款占 405 条,Model Y2022 年款占 150 条。根据所得评论,首先进行数据预处理,对评论进行分句,删除无用评论、
10、重复评论;再筛选排序得到评论中的高频词,制作高频词表格,根据高频词对六种车型做认知形象分析、情感形象分析及整体感知形象分析,进一步分析解读每款车型各自的优缺点,综合分析后提出对车企的建议及展望。4汽车造型文本数据分析以轩逸 2022 年款、朗逸 2019 年款、朗逸 2022 年款、卡罗拉 2021 年款、哈弗 H6 2021 年款、Model 六种车型为例。4.1六款车型造型认知形象分析4.1.1外观方面 使用 ROST-CM6 软件对获取的六款车型造型点评文本进行词频分析,过滤无意义词汇后,获取有效词频排名前30的词汇(表2)。表格分析得出多数车主对该六款车型的好评程度较高。但是对于高频词
11、第一位“车漆薄”的评价,车企应高度重视,可以考虑适当加厚车漆,使汽车具有更好的防锈、防腐蚀能力。高频词汇表中,大气、满意、好看等高频词体现了车主对该汽车的外观是充分肯定。对于一般、中规中矩等中肯评价,丑、不好看等个别差评,车企要认真对待,针对其反馈做出改进,发挥外观好看的优势,吸引更多顾客。车身、前脸、轮毂等高频词体现了车主对汽车外观的评价,车企可以通过其反馈了解自身优势,扬长,也要在现有基础上补短,不同的车主对车的感受不一样,审美无法达到完全统一。所以车企需要紧跟时代潮流,潮流也是消费者审美基本统一的部分。4.1.2内饰方面ROST-CM6 软件对获取的六款车型造型点评文本进行词频分析,过滤
12、无意义词汇后,获取有效词频排名前 14 的词汇(表 3)。分析可以得出车主在内饰方面多数差评,觉得塑料、简单、差等;也有少数车主觉得高档,序号高频词词频序号高频词词频序号高频词词频1车漆薄25111轮毂3221还可以72大气9512侧脸2422中庸73满意7413帅2323科技感74好看7114稳重2024经典45耐看6215设计2025丑46年轻6016喜欢2026一般37前脸4617线条1827不好看38运动4218车尾1528犀利39颜值4119审美1229中规中矩210时尚4020美观830仁者见仁2表2六款汽车外观点评高频词汇表序号高频词词频序号高频词词频序号高频词词频1塑料716老
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