模型推荐丨电子商务实战案例模型分享

 项目名称：电商产品评论情感分析
主要工具：Python
业务问题：
随着电子商务的迅速发展和网络购物的流行，人们对于网络购物的需求变得越来越高，给电商企业带来发展机遇的同时也引发了激烈的竞争。而在这种激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低价格外，了解更多消费者的心声对电商企业来说也变得越来越有必要。其中较为重要的方式就是对消费者的评论文本数据进行内在信息的分析。
企业可以根据评论文本数据了解用户的个人喜好，从而提高产品质量，改善服务，获取市场上的竞争优势。此外，消费者可以根据其他购物者的评论了解对应产品的质量、性价比等信息，为购物扶择提供参考依据。然而，如何更好地进行商品评论文本分析，也成为了众多企业所面临的一大难题。

项目名称：商品智能优化
主要工具：Python
业务问题：
高质量评论挖掘可以为商品销售提供有利决策。如今，随着越来越多的商家加入电子商务阵营，互联网营销的竞争日益激烈。在某网络电商公司创建的在线市场平台上，设计了一个为客户提供得分和评级的互动系统。其客户可以使用这些评论来帮助他们做出购买决策。根据客户评价等信息，公司可以做出增加产品吸引力的决策如果公司掌握了产品未来的发展趋势，就可以为商业决策提供依据。
现下，某公司在网络上销售三种新产品：微波炉、婴儿奶嘴和吹风机。该公司欲通过识别与其他竞争产品相关的客户提供的过去评级和评论中的关键模式、关系、度量和参数，制定出适合其自身产品的在线销售策略以提高其产品的吸引力。同时，该公司欲探求数据中的基于时间的模式下产品的市场声誉趋势发展以及与顾客的互动方式是否有助于公司打造成功的产品。

项目名称：电商网站智能客服应用
主要工具：Python
业务问题：
智能客服系统是企业在客户服务中需要的一种重要工具。
由于现在各行各业的用户咨询量逐渐增长，人工客服应接不暇，传统的客服解决方案已不能覆盖全部渠道。而且，由于客服的培训周期长，绩效管理漏洞较多，所以智能客服系统的出现是必然趋势。智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等技术行业。
智能客服不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，而且为企业与海量用户之间的沟通建立了种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。然而，如何将智能客服系统应用到实际场景中，提高系统的自我学习能力、客户问题的识别能力、语音和视频的处理能力已成为了各行各业所需要解决的主要问题之一。