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基于网络舆情大数据预测商品销量
1
作者
李嘉依
敖璇
+3 位作者
周诗雨
董佳勋
张增瑞
赵康
《统计学与应用》
2019年第5期804-815,共12页
本文对网络舆情分为5大类:从众舆论、客户评论舆论、经济舆论、社会舆论以及文化舆论,根据不同类型舆论选取其直接影响的商品。根据舆论微博指数确定舆论突发时间,再获取相同时间的商品淘宝指数,运用SPSS曲线回归,通过比较不同曲线的显...
本文对网络舆情分为5大类:从众舆论、客户评论舆论、经济舆论、社会舆论以及文化舆论,根据不同类型舆论选取其直接影响的商品。根据舆论微博指数确定舆论突发时间,再获取相同时间的商品淘宝指数,运用SPSS曲线回归,通过比较不同曲线的显著性确定舆论微博指数与商品淘宝指数间的关系及具体关系式。最后,我们得到88购物节舆论与女装、日用品、鞋、服饰配件四大类常见商品销量的关系。
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关键词
网络
舆情
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SPSS
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基于网络舆情大数据预测商品销量
1
作者
李嘉依
敖璇
周诗雨
董佳勋
张增瑞
赵康
机构
长沙理工大学数学与统计学院
出处
《统计学与应用》
2019年第5期804-815,共12页
基金
湖南省大学生创新创业训练计划项目(No. S201910536032)。
文摘
本文对网络舆情分为5大类:从众舆论、客户评论舆论、经济舆论、社会舆论以及文化舆论,根据不同类型舆论选取其直接影响的商品。根据舆论微博指数确定舆论突发时间,再获取相同时间的商品淘宝指数,运用SPSS曲线回归,通过比较不同曲线的显著性确定舆论微博指数与商品淘宝指数间的关系及具体关系式。最后,我们得到88购物节舆论与女装、日用品、鞋、服饰配件四大类常见商品销量的关系。
关键词
网络
舆情
分类
SPSS
回归分析
显著性
分类号
G20 [文化科学—传播学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络舆情大数据预测商品销量
李嘉依
敖璇
周诗雨
董佳勋
张增瑞
赵康
《统计学与应用》
2019
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