基于电子商务平台的数据分析系统

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1、分类号密级公开UDC编号20131010006硕士学位论文基于电子商务平台的数据分析系统申请人姓名廖静欣导师姓名及职称高东发，副教授申请学位类别管理学学科专业名称管理科学与工程培养单位思科信息学院学位授予单位广东外语外贸大学2016年04月25日分类号密级公开UDC编号20131010006广东外语外贸大学博/硕士学位论文基于电子商务平台的数据分析系统DataAnalysisSystemBasedonE-commercePlatform申请人姓名廖静欣导师姓名及职称高东发，副教授申请学位类别管理学学科专业名称管理

2、科学与工程论文提交日期2016年4月24日论文答辩日期2016年5月25日答辩委员会朱树人姜灵敏李心广曾安张倩生学位授予单位：广东外语外贸大学独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得广东外语外贸大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：廖静欣签字日期：2016年04月

3、24日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解广东外语外贸大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权广东外语外贸大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：廖静欣导师签名：高东发签字日期：2016年04月24日签字日期：2016年04月24日摘要随着电子商务的发展，数字营销市场也逐渐扩大，与传统零售业相比，数字营

4、销的最大特点就是一切都可以通过数据化来进行监控和改进。通过监控数据的变化，能够有效地掌握店铺、商品、活动的营销情况。通过分析整体销售情况、用户画像、活动效果等，提炼出有价值的结论，用于辅助运营者更好的进行店铺运营，提高利润。因此，数据分析在电子商务和数字营销领域非常重要。对于需要进行数字营销工作的相关人员来说，包括客户部人员、策划人员、运营人员、设计师、数据分析师等，对数据的使用频率高且频次多。在这样的情况下，出现了无权限查询信息、不同平台需要登录多个账号、平台提供的第三方数据应用未能贴近业务以及未能根据业务进行

5、定制和扩展等问题。针对以上情况，本文以天猫平台为对象，设计并实现了一个基于电商平台的数据分析系统。具体研究内容如下：（1）研究涉及本系统后台数据处理模块相关的技术，包括Selenium工具在动态网页爬虫中的应用；分词方法及分词系统；评论特征提取的方法。（2）介绍系统的需求分析及整体框架，并阐述了系统4大模块的内容：数据获取、数据处理、数据存储和数据呈现。同时介绍了系统前端的功能及页面设计、系统数据库的设计。系统前端是基于B/S架构的，并按照三层架构进行设计，包括数据访问层、业务逻辑层和用户表示层，采用Asp.ne

6、t+C#实现；数据库采用SqlServer2012构建；后台模块采用Python及Java实现。（3）结合Selenium工具，实现商品基本信息、素材信息和买家评论信息爬虫，覆盖PC端和Mobile端，Mobile端的爬取是在PC端上模拟进入Mobile端。（4）利用爬虫爬取平台上的品类/品牌/属性信息，以及通过Tamll对商品标题的分词信息，设计了评论领域专用词典构建方法。利用积累的评论，运用分词工具，对评论进行分词、词性标注、词频统计，通过人工归类的手段，构建了通用型的买家关注点模型。（5）实现了买家关注点识

7、别的两种方法，词语匹配模型法和模型匹配评论法。词语匹配模型法的核心是对评论进行分词、标注、特征抽取后，利用抽取的词语与模型中的词语进行匹配及统计。模型匹配评论法的核心是不进行分词，直接利用模型中的词语，匹配评论中是否含有与该词语一致的字串，并进行统计。实验结果证明，在系统当前条件下，两种方法都能够适应跨类别评论的分析，而在算法表现是，模型匹配评论法的有效评论查全率和各个类别的匹配准确率要优于词语匹配模型法。关键词分析系统；网络爬虫；领域分词；买家关注点；selenium；评论特征IABSTRACTWiththed

8、evelopmentofe-commerce,thedigitalmarketinghasalsograduallyexpanded.Comparedwiththetraditionalretailing,thebiggestcharacteristicofdigitalmarketingisthatallofthesituationcanbemonitoredandim