商戶評分數據的關聯分析方法與實證研究.pdf

1、當今社會，人們在出門選擇商家或者購買商品之前，往往會先查看電商網站上的商戶評分信息，從而判斷這家商戶的服務或產品質量等情況，以便做出消費決策。人們經常會使用網站上的商戶評分信息進行消費參考，而很少有人研究這些商戶評分信息本身。對商戶的評分數據進行合理的分析研究，從而發(fā)現數據之間的關聯關系，有助于用戶判斷商戶評分數據的可信度，做出合理的消費選擇。
　　在本文研究中，筆者從關聯分析的角度出發(fā)，分析這些電商網站上的商戶評分數據。首先介紹

2、商戶的評分數據、關聯分析、相關分析、回歸分析的基礎概念與方法，然后利用相關分析和回歸分析的方法，設計一套適用于電商網站商戶評分數據的關聯分析方法,該方法分為數據采集、數據清洗和關聯分析三個步驟，其中關聯分析部分又分為三個方面，分別是商戶評分數據的相關分析、線性回歸分析和虛擬回歸分析，利用相關分析找出商戶各項評分之間或商戶評分與人均消費之間的關聯，利用線性回歸方法分析商戶總評分與各項評分之間的關系，利用虛擬回歸分析探索不同類別對于商戶評分

3、的影響，找出商戶評分數據之間的關聯關系。
　　為了驗證這套商戶評分數據的關聯分析方法，筆者采集5個地市的3700條餐飲商戶評分數據，對這套關聯分析方法進行實證研究。利用相關分析發(fā)現商戶各項評分之間、人均消費和商戶各項評分之間的關聯關系，找出用戶的打分習慣，分析人均消費與商戶各方面服務是否存在關聯；利用線性回歸分析計算出商戶總評分與各方面評分之間的關聯關系，判斷商戶總評分數據的可信度，了解哪些因素更能影響商戶的總評分；利用虛擬回歸分