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在线评论对SUV汽车销量影响的实证研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-26页
    1.1 研究背景及问题提出第12-16页
        1.1.1 中国SUV汽车市场发展现状第12-13页
        1.1.2 汽车垂直网站及其在线评论的作用第13-15页
        1.1.3 研究问题的提出第15-16页
    1.2 研究目的与意义第16页
    1.3 国内外研究现状第16-21页
        1.3.1 国外研究现状第17-19页
        1.3.2 国内研究现状第19-20页
        1.3.3 文献述评第20-21页
    1.4 研究内容与方法第21-22页
    1.5 技术路线第22-23页
    1.6 研究创新、难点第23-24页
    1.7 文章结构安排第24-26页
2 相关概念及理论基础第26-34页
    2.1 相关概念的界定第26-28页
        2.1.1 网络口碑第26-27页
        2.1.2 在线评论第27-28页
    2.2 消费者心理和行为理论基础第28-31页
        2.2.1 消费者购买决策行为理论第28-29页
        2.2.2 定位理论对消费者的影响第29-30页
        2.2.3 归因理论对在线评论传播效果的影响第30-31页
    2.3 汽车消费心理相关理论第31-33页
        2.3.1 汽车消费观第31页
        2.3.2 影响汽车消费者购车决策的因素第31-33页
    2.4 本章小结第33-34页
3 理论模型及研究设计第34-40页
    3.1 理论模型第34-37页
        3.1.1 多元线性回归模型第34-35页
        3.1.2 BP神经网络模型第35-37页
    3.2 研究设计第37-39页
        3.2.1 在线评论数量、综合评分对汽车销量的影响第38页
        3.2.2 在线评论数量、各属性评分对汽车销量的影响第38-39页
    3.3 本章小结第39-40页
4 在线评论对SUV汽车销量影响的实证分析第40-64页
    4.1 变量的描述及研究假设第40-46页
        4.1.1 解释变量——在线评论因素第40-42页
        4.1.2 控制变量——产品自身特性第42-46页
    4.2 数据的收集、处理和分析第46-55页
        4.2.1 数据的收集过程第46-48页
        4.2.2 数据预处理第48-49页
        4.2.3 描述性统计分析第49-53页
        4.2.4 聚类分析第53-55页
    4.3 基于线性模型的在线评论对SUV汽车销量的影响研究第55-58页
        4.3.1 建立线性模型第55-58页
        4.3.2 回归结果分析第58页
    4.4 基于BP神经网络的在线评论对SUV汽车销量的影响研究第58-62页
        4.4.1 建立BP神经网络模型第58-59页
        4.4.2 各影响因素权重计算第59-61页
        4.4.3 模型拟合结果对比第61-62页
    4.5 本章小结第62-64页
5 研究结论与建议第64-68页
    5.1 研究结论第64-65页
    5.2 相关建议第65-66页
    5.3 研究局限与未来展望第66-68页
        5.3.1 研究局限第66-67页
        5.3.2 未来研究展望第67-68页
参考文献第68-72页
附录A: 数据抓取过程第72-74页
附录B: 数据抓取的脚本第74-76页
附录C: BP神经网络的脚本第76-80页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第80-84页
学位论文数据集第84页

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