【公司介绍】

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    【亚马逊前景】

    一、分析背景和目的近些年国内电商平台竞争的加剧，跨境电商成为了一种趋势，亚马逊就是其龙头企业，为了进一步了解用户需求，从商品的评论来了解产品的好坏，是否满足用户的需求。从而扩大产品的销售额。

    二、提出问题产品的评论是如何分布的，评论数多的产品是哪些月均评论数是多少，随时间的变化趋势是怎么样的产品好评和差评的关键词有哪些商品的好评率及差评率使用词云简单分析差评率高的商品原因评论可见时长与评论评分是否有相关性

    三、理解数据数据来源：Kaggle亚马逊智能产品评论，数据集是来自亚马逊2017.9-2018年10月的评论，数据集一共34655行字段理解：id-用户编号name-产品名称asins-产品编号brand-品牌categories-产品类别keys-类别关键字manufacturer-制造商date-评论时间dateAdded-追评时间dateSeen-评论可见时间doRecommend-评论是否被推荐numHelpful-帮助性分子数rating-评分sourceURLs-评论链接text-评论文字内容title-评论标题username-用户名

    亚马逊的一贯宗旨是“以客户为中心”。

    如果你去看看亚马逊的财报，贝索斯几乎每年反反复复强调的都是这个问题。在想方设法提高“用户体验”的同时，亚马逊的“数据化运营”也就自然而然发生了。

    1.获取用户数据：在获取“consumerinsight"方面，电商公司相比于传统公司大的优势就在于其本身就掌握了关于用户使用习性的海量数据，对于这些数据的分析结果常常也就成了公司做决定的重要依据。

    2.充分利用互联网平台：亚马逊是个极好的试验平台。亚马逊一天进行几百次试验，如使用不同的算法来推荐商品，或者改变购物车在屏幕上出现的位置。当他们把购物车从屏幕的左边移到右边时，购物车被遗弃的情况就会有几分之一个百分点的好转。那看起来并不多，但是对于数亿网站访问者来说就是有意义的，而且进行试验的成本很低。这些试验结果得来的数据，可以帮助网站优化UI设计，给顾客提供更好的购物体验。

    3.招募数据人才：亚马逊雇佣了很多数学、工程方面的牛人，开发软件获取有效数据并提供强大的分析工具。负责运营算法的某位VP为普林斯顿大学数学博士，一位来自俄罗斯的女数学家。

    4.建立“以数据为中心”的企业文化：大家在做提案时，必须要有数据支持，否则很难通过。曾经有次开会，一位员工说“我认为..."，后来感觉不对，赶紧改口道：“不，不，数据认为...”这些现象都向我们展示，亚马逊对于数据的重视程度远比我们想象的还要厉害，因此当我们想要进驻亚马逊这个平台并且做大做好的时候就一定不能忽视数据分析的重要性。