类别 基本需求 期望需求 惊喜需求 基本需求 惊喜需求 期望需求 惊喜需求 基本需求 基本需求 惊喜需求 期望需求 期望需求 基本需求
基本需求：
版本、功能、外观、物流及售后、其他
管理建议：保证符合服务标准，努力降低产品 故障率和服务失误率
期望需求：
处理器及配件、屏幕、信号及发热、相机
管理建议：不单是考虑符合服务标准，而是如 何提高服务标准
度 图7 声誉计算过程
E11 E12 ... E1,13


..., (AR m,1,
AR m,2
, ...,
AR m,13
)

(R
ω,
m,1
R
ω
m,2
,
E21
Rω )*
m, p
...
E22 ...
... E2,13 ... ...


第p条评论对产品属性的评价
E p,1 E p,2 ... E p,13
技术路线图
模型指导数据整理
词库构建
数据调研
数据爬取
评论去重
样本有用性 人工标记
特征 特征词 词库 库 情感 特征词 词库 库 机型 特征词 词库 库
主题模型 构建
评论自变量 提取
有用性模型 训练及预测
管理决策 建议特和 征词库 方案
产品特征 改进分析
竞品分析
需求权重 确定
有用评论 数据融合
变量数据输入模型
……
心理学 管理学
研究目标——研究方向
1.基于海量互联网数据的新产品开发决策 2.基于海量互联网数据的竞争产品分析 3.基于企业社交网络的员工潜力测量研究
Web 2.0
5.基于微博在线数据的新闻线索挖掘
4. 利用博客文本进行公众幸福感测量
在线评论产品设计？
+
KANO et al.1984
问题：能否将经典的卡诺模型应用于在线评论的分析，从而 智能及时实现新产品改进？
沟通能力
三级指标
入度Indegree + 出度Outdegree c11 中介度 Betweenness cl2 评论数Comments c21
发布数Posts +转发数repost c22
知识潜力 (PotentialK)
知识技能 学习能力 工作态度
关亍知识技能的发布数Post of technology k11
技术路线图
图5-4 手机产品美誉度对比
结论
① 三星 N7108的各个属性的美誉 度均在最外围（价格除外），即美誉 度高；
② 联想A820T的各个属性的美誉 度均在最内层，即美誉度最低；
③ iphone 4S的大部分属性的美誉 低亍三星 N7108 （价格除外），却 高亍华为 G520 （相机 、外观和屏幕 除外），
数据融合
Review
X1-pos
X1-neg
…
X13-pos X13-neg Utility
k=1 … k=54740
1
0
…
0
0
1
…
……
…
…
…
0
0
…
0
1
0
非结构化文本的结构化处理
技术路线图
模型指导数据整理
词库构建
数据调研
数据爬取
评论去重
样本有用性 人工标记
特征 特征词 词库 库 情感 特征词 词库 库 机型 特征词 词库 库
三星N7108
华为G520
联想A820T
在线声誉
100
78.08103
75.49133
28.59759
结论
①从产品声誉层面来看，四款手机的声誉排名顺序 为： iphone 4S＞三星N7108 ＞ 华为 G520＞联想 A820T,这不成果3中的品牌效应分析结果保持一致， 也不中关村在线的手机排名一致，这初步验证了本项 目所提出的产品在线声誉测度模型是可靠的。
通过理论分析建立模型，使用控制 实验、统计和数学建模等方法进行 实证检验：
• 心理学研究：动机理论等 • 管理学研究：企业竞争力等 • 社会学研究：社会资本理论等 •…
大数据分析
通过对全量数据的统计分析，试图从 数据中直接发现规律，并指导决策：
• 关联分析 • 异常交易 • 精准营销 •…
经典模型 数据技术
Web 2.0
5.基于微博在线数据的新闻线索挖掘
4. 利用博客文本进行公众幸福感测量
模型指导数据整理
产品在线声誉 = 产品美誉度×Ln（知名度）
5 产品在线
声誉
3 产品美誉
度
4 产品知名
1 属性美誉度 2 属性权重
AR m Rω m * E m m=1,2,3,4
属性美誉 度矩阵
评论的权 属性评价 重向量 矩阵
关亍知识技能的转发数Repost of technology k12 关亍学习能力的发布数Post of study k21 关亍学习能力的转发数Repost of studyk22
关亍工作态度的发布数Post of attitude k31 关亍工作态度的转发数Repost of attitude k32
传统研究通过理论分析建立模型， 大数据分析通过对全量数据的统计
使用控制实验、统计和数学建模等 分析，试图从数据中直接发现规律
方法进行实证检验：
，并指导决策：
• 心理学研究：动机理论等
• 关联分析
• 管理学研究：企业竞争等
• 异常交易
• 社会学研究：社会认同理论等
• 精准营销
•…
大数据 的特点
经典模型 的特点
属性j的性能
属性j的性能
联合分析法中的三种效用模型（Green and Srinivasa,1978 ）
消费者效用模型
13
4
Utility α + (β j_pro * X j_pro β j_con * X j_con ) δm * Zm
j1
m 1
模型指导数据整理
13
4
Utility α + (β j_pro * X j_pro β j_con * X j_con ) δm * X m
主题模型 构建
评论自变量 提取
有用性模型 训练及预测
管理决策 建议特和 征词库 方案
产品特征 改进分析
竞品分析
需求权重 确定
有用评论 数据融合
变量数据输入模型
情感分析
京东 淘宝和天猫
输入矩阵
变量输入模型
特征 版本 处理器及配件 电池 功能 价格 屏幕 手感 外观 物流及售后 系统 信号及发热 相机 其他
发现新变量 验证新理论
理论性
揭示新现象 传统理论的应用如何适应新
的数据形态？
更先进的数据分析技术能 够发现更多的统计规律
基亍抽样研究的理论和模型会 受到新的数据分析结果的冲击
挑 戓
经典模型
更多的数据类型和内容拓宽
传统研究方法（控制实验、样本
了数据分析的思路和视野
统计等）面临新技术的重大挑戓
理论解释现象
情感分析
京东 淘宝和天猫
输入矩阵
模型指导数据整理
客户满意度
惊喜需求 期望需求
无差异需求 客户需求实现率
反向需求 基本需求
卡诺模型（KANO et al.1984）
模型指导数据整理
I. 向量模型 效用
βj>0
II. 理想点模型 效用
III. 成分效用值模型 效用
βj<0
属性j的性能
理想点 Xideal
理论阐述机制
系统指导实践
数据技术
经典管理学模型 + 大数据分析
经典模型
问题一：经典的管理学 模型如何在大数据时代
再次焕发生机？
问题二：大数据分析技 术如何实现对经典管理
学模型的支撑？
问题三：经典管理学模型 和大数据分析技术的结合 如何带来新的管理变革？
社会学
传播学
信息学
可信分布式计算 与服务教育部重 点实验室
Web 2.0
5.基于微博在线数据的新闻线索挖掘
4. 利用博客文本进行公众幸福感测量
研究定位
已有研究
问卷数据
员工潜力
本研究
客观数据 企业社交网络
？
员工潜力
研究模型
Potential=δPotentialC+ξPotentialK PotentialC=c1*Netplace+c2*Communicate PotentialK=k1*technology+k2*study+k3*attitude
1.基于海量互联网数据的新产品开发决策 2.基于海量互联网数据的竞争产品分析 3.基于企业社交网络的员工潜力测量研究
Web 2.0
5.基于微博在线数据的新闻线索挖掘
4. 利用博客文本进行公众幸福感测量
利用博客文本进行公众幸福感测量
虽然物质方面的富足是决定幸福感的重要 因素，但单纯的富裕并丌能保证主观幸福 感受。
因此，从属性美誉度层面来看， 三星 N7108表现较好，最好能再适当 下调点价格，联想A820T整体上都需 要提升。
总结
基于美誉度、知名度以及声誉的经典概念内涵， 结合互联网非结构化大数据的特征，设计新的量 化测量模型，实现了对于产品美誉度、知名度以 及声誉的实时劢态监测。
研究目标——研究方向
1.基于海量互联网数据的新产品开发决策 2.基于海量互联网数据的竞争产品分析 3.基于企业社交网络的员工潜力测量研究
注：
1. 入度，其他用户发给用户i的所有评论或转发帖子的总和。 2. 出度，用户i发给其他用户的所有评论或转化帖子的总和。 3. 中介度，任意两个节点间的最短路径通过节点i的概率。