NLP自然语言处理—主题模型LDA回归可视化案例：挖掘智能门锁电商评价数据

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早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？

相关研究人员对各大电商平台海量用户的评价数据进行分析后，得出了智能门锁线上购买渠道剁手攻略。

语义透镜分析顾客的关注点和满意度

首先对评价数据进行LDA建模，即从语料库中挖掘出不同主题并进行分析。换言之，LDA提供了一种较为方便地量化研究主题的机器学习方法。

我们使用最大似然估计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比较大。将模型生成的20个主题中的高频词取出。根据各个主题的高频关键词，大概可以将顾客关注点分成5个部分：商家品牌、价格质量、客服师傅、使用便捷性和包装物流。我们发现用户关注的点主要集中在客服对商品问题的耐心解答，师傅对门锁安装的指导以及包装和物流上。同时我们也发现不少顾客的评论反映出智能门锁的便捷性（e.g.不用带钥匙）和先进（e.g.指纹识别度高）。同时我们没有发现安全性相关的高频词汇。

顾客抱怨分析：质量、客服服务和物流

接下来，我们对不同价格和主题的顾客抱怨率进行比较。

从价格方面我们发现价格低于2000元的智能门锁购买量最多，同时抱怨率也较高，根据关注点来看，顾客抱怨点主要集中在商品质量和客服的耐心程度。购买量位于第二的价格是高于4000元的区间，整体抱怨率最低。购买量位于第三的是2000-3000元区间，该区间顾客抱怨点主要集中在商家品牌与物流。最后是3000-4000元区间，该区间顾客抱怨点主要集中在价格质量与物流。因此，可以也反映顾客对智能门锁价格有一定的心理预期，主要抱怨点在质量、客服服务和物流上。

自营与非自营的价格与满意度比较

从图中可以看出自营和非自营商品在顾客满意度上相差不大，非自营商品的满意度要略高于自营商品。同时可以看到大于4000元区间的顾客满意度最高，且都是非自营商品。从图中，我们可以看到满意度关于价格的回归预测结果。图中红线表示的是自营商品，在3000元以下的区间，价格越高，满意度反而下降，高于3000元的区间中，价格越高，满意度越高。在非自营商品中，3000元以下的价格区间中，价格和满意度关系不明显，高于3000元的价格区间中，价格越高，满意度越高。从前文中，我们发现价格低于3000元的商品抱怨率最低的点在于便捷和使用高效，因此给人的感觉性价高，因此满意度较高，而价格接近3000元时，顾客对客服、物流、质量等预期更高，因此容易成为抱怨的重灾区。当价格接近和高于4000元时，商品的品牌、质量往往又得到保证，因此满意度又上升。