2025年智能手环使用现状及产品发展分析报告

中南的后裔指导教师：张海波成员：万文娇孔慧琳魏羽璠黄菡智能手环使用现状及产品发展分析报告——基于电商平台消费者购买评价的文本挖掘与武汉市的抽样调查I摘要随着人工智能技术不断取得新的突破，一系列智能生活硬件逐步走进普通大众的日常生活中。智能手环凭借入门级的售价和产品方案的标准化，市场渗透率在智能可穿戴设备领域中一马当先，远远超过智能手表、智能眼镜等其他产品。智能手环作为新兴产品，其市场潜力还未完全释放，正处于承前启后的发展阶段。现阶段消费者对智能手环的评价如何？智能手环厂商今后应采取什么样的发展策略？针对第一个问题， 我们通过抓取电商平台评论文本，使用大数据挖掘的方法，了解消费者对产品的好评度以及关注点。针对第二个问题，通过实地调查的方式，结合现有用户使用情况和非用户潜在价值，对智能手环未来发展策略提出有针对性的可取建议。考虑到在当今的移动互联网时代，通过电商平台进行网络购物已成为人们生活中一种普遍的消费方式。利用文本挖掘的方法通过爬取天猫平台和京东平台上，小米手环的全部可抓取评论数据，共计 468100 条。经过数据清洗后，使用中文分词、构建语义网络与 LDA 主题模型等算法和模型，实现对文本评论数据的情感倾向性判断以及所隐藏信息的挖掘与分析，以有效、准确的从互联网电商评论数据中分析出消费者对小米手环的好评度、关注点以及抱怨点，对小米手环的功能、优缺点进行初步的评价，为线下问卷调查提供方向和思路。在问卷调查实施中，我们进行了试调查和正式调查两轮调查。在正式调查中，我们以武汉市社区居民为调查对象，采用分层抽样和三阶段抽样相结合的概率抽样调查方式，将武汉市的分为中心城区和远城区两层，其中三阶段抽样是从武汉市所有行政区中利用 PPS 抽样法抽取行政区，再从行政区中抽取社区，最后利用系统抽样的方式抽取常住居民，保证最终单元入选样本的概率均相同。试调查问卷各项检验均通过，问卷结构合理。正式调查数据进行信度、效度分析，并且进行游程检验和独立性检验均通过，调查结果真实可信。针对问卷调查的结果，我们运用描述性统计方法，分别对用户和非用户的基本信息进行分析。借助 Logit 二元选择模型，分析得到性别、年龄、学历、兴趣爱好、性格、运动频率是购买智能手环的显著影响因素。基于回归结果，利用K-means 聚类的方法，定量分析潜在用户性别、年龄、学历、爱好、年收入、购买意愿，将潜在用户分为 5 类，以定性为基础结合定量方法分析了潜在客户价值。通过文本挖掘以及问卷调查的结果，我们得到以下主要结论：第一，智能手环已具备一定的市场认知率，从认知到实际购买的转化率较低，功能实用性是集II中关注点。第二，消费者对智能手环总体的满意度差强人意，天猫和京东两个电商网站的消费者评价数据中 19.9%的消费者对购买的智能手环给予了高度满意的评价，10.7%的用户做出了负面消极的评价；实地进行的问卷调查，我们进一步发现，约 61%的用户对购买的智能手环整体较为满意。第三，易用人群特征明确，通过实地调查后的建模分析，我们发现智能手环目前的消费者主要是有健身需求的男性，对健康检测有需求的中老年消费者市场有待开发。第四，接近45%潜在用户有较大可能成为智能手环用户。针对调查结果我们提出了相应的营销与产品发展策略。关键字：智能手环；不等概率三阶段抽样；文本挖掘；LDA 主题模型；logit 二元选择模型；聚类分析法IIIAbstractWith artificial intelligence technology keeping getting breakthroughs , aseries of intelligent life hardware is stepping into the daily life of publics. Becauseof the Entry-level price of smart bracelets and the standardization of its program ,the market penetration of smart wearable art equipment lead the way, far morethan smart watches, smart glasses and other products. As a new product, smartbracelet is now in the exploratory stage of development, so how consumersevaluate smart bracelet ? what kind of future development strategies shouldsmart bracelet manufacturers design? For the first question, we capture thecomment text in the electronic business platform and use large data miningmethods to comprehend the concerns and satisfaction of consumer. As for thesecond question, we combined field survey with the usage experience of existingusers and characteristics of non-users to make some advices about the futuredevelopment strategy of smart bracelet.Online shopping has become a general method of consumption in the eraof mobile Internet. We first use text mining method ,capturing data aboutcomment of MI- bracelet in Jingdong Mall and Tmall, and we got a total of468,100 pieces. After data cleaning, we used the way of Chinese wordsegmentation and built a semantic network with LDA topic model algorithms,achieving judging the emotional tendency of those text comment data andmining hidden information, so that we can analyze the Internet electricitysuppliers Reviews data effectively and accurately ,besides finding the focuspoints and complain about MI-bracelet, w