基于数据挖掘的大众点评网美食类商家评分-(统计建模论文大赛二等奖).pdfVIP

基于数据挖掘方法下的大众点评网美食类商家评分研究 上海立信会计学院 曾晨、张瑾、张瑞 目录 一、引言2 二、研究方法综述3 (一）数据来源3 （二）变量选择3 （三）理论简介3 三、数据分析8 （一）各省份受欢迎的美食即当地饮食习惯的关联分析8 （二）探究商家是否连锁与其星级的关系13 （三）聚类分析15 （四）利用决策树建立消费者选择模型18 四、结论和建议22 参考文献23 附录24 图目录 图 1 决策树树形结构7 图 2 各个省、直辖市餐饮类商家数目9 图 3 不同美食种类的商家数目9 图 4 第1到22项关联规则10 图 5 第23到44项关联规则11 图 6 辽宁省与其饮食习惯的关联规则11 图 7 上海市与其饮食习惯的关联规则12 图 8 广东省与其饮食习惯的关联规则12 图 9 四川省与其饮食习惯的关联规则13 图 10 连锁店与非连锁店比例13 图 11 非连锁店商家的星级频数分布图14 图 12 连锁店商家的星级频数分布图15 图 13 餐饮类商家星级系谱图16 图 14 餐饮类商家聚类数目16 图 15 第一类餐饮商家星级17 图 16 第二类餐饮商家星级17 图 17 第三类餐饮商家星级17 图 18 第四类餐饮商家星级18 图 19 好评与非好评的商家数量条形图19 图 20 决策树模型的基本信息20 图 21 各节点的重要性21 图 22 决策树21 图 23 决策树模型预测效果22 表目录 表 1 连锁与非连锁商家的总体情况13 摘要 随着互联网的飞速发展与智能手机的普及，人们的生活方式发生了巨大的变 化。手机APP作为互联网发展的重要产物，为人们的日常生活，例如交通、购物、 饮食、住宿、教育等提供了极大的便利。大众点评作为人们日常使用率最高、商 家覆盖面最广的手机软体之一，极大地影响了人们的日常生活，不仅方便了人们 的休闲娱乐，还满足了人们对衣食住行的多样性需求。“民以食为天”，消费者在 选择餐厅时往往会通过点评网站去浏览相关餐厅的用户评价、商家评分以及是否 具有优惠，并以此作为参考来做出选择。因此，研究影响消费者选择商家的因素， 不仅对消费者本身做出决策有意义，对创业者选择投资方向和商家改善自身管理 同样提供了参考依据和有效信息。 本文根据数据堂() 提供的大众点评2014年4月更新后的 1000家美食类商家数据，筛选出15个变量进行关联分析、聚类分析、决策树等数 据挖掘方法探索地域与饮食偏好的关联度，为对消费者和创业者都提供了良好的 经营决策方向；通过对所有商家进行系统聚类来探索每类商家与商家星级的关 系，让消费者在选择餐厅时注意星级标准，以满足自身的用餐需求；最后利用决 策树建立消费者选择模型，让消费者浏览餐厅信息时理性做出就餐选择，同时根 据消费者市场的需求，餐厅经营者可以做出相应的营销策略的调整，改善餐厅服 务质 ，迎合消费者心理，在纷繁复杂的餐饮业增强竞争力，赢得自己的市场份 额。在模型的建立和数据分析过程中，本文采用 R.3.2.1 和 Microsoft Excel 2010 软件。 关键字：大众点评 关联分析 聚类分析 决策树 饮食习惯 消费者选择模型 一、引言 互联网改善了人们的沟通方式，学习方式，也改变了商务的方式。随着互联 网的普及，网络技术和电商平台也日趋完善。如今，消费者不止满足于电商带来 的便捷，更对电商平台的口碑评价越来越关注，也使得电商平台口碑评价成为打 造电商品牌的重要途径。大数据时代下，客户洞察、营销规划、物流管理、流程 规划、风险控制等，都将受益于大数据相关技术。相比于线下零售，电子商务网 站具备非常丰富的客户历史数据。通过这些数据的分析，能够进一步了解客户的 购物习惯、兴趣爱好和购买意愿，并可以对客户群体进行细分，从而