疫情下电商数据对产品设计决策的影响研究

摘要：

目的 在当前疫情影响的环境下,提出产品设计与电商行业大数据深度融合的方法.方法 首先,通过产品类型寻找合适的数据源,应用Python自然语言编写爬虫从数据源爬取两类数据,一类是以文本类资源为主的用户评论,另一类是以图像类资源为主的产品主视图.然后,使用文本聚类分析和机器学习的方法对两类数据进行批量化处理,生成有效数据,并对有效数据进行图表可视化.最终,综合分析图表,从而有效的指导设计团队进行设计工作.结论 通过大数据分析,精准挖掘疫情背景下产品的现有发展趋势,重新定义用户在疫情背景下对现有产品使用的心理反馈.这种设计方法使产品设计方案打破设计师个人认知所带来的局限性,使方案更加符合当前疫情下用户的消费心理,顺应市场的发展.以儿童学步鞋为例,证明了该方法的有效性.

关键词：疫情;爬虫技术;产品设计;数据处理;用户评论;产品图像

所属期刊栏目：42

分类号：TB472(工业通用技术与设备)

资助基金：湖北省教育厅哲学社会科学研究项目"设计产业在跨境电商中的可持续发展研究"20Q045

在线出版日期：2021-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：152-158,217