CN112818682B - 电商数据分析方法、设备、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种电商数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，所述电商数据分析方法包括步骤：采集电商评论数据，并对电商评论数据进行分词处理，得到评论分词；将评论分词输入分词模型得到与电商评论数据对应的词矩阵；将词矩阵输入分类模型，得到与词矩阵对应的目标词及目标词所属的物流因素；获取目标词的情感分数，根据情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向，将电商评价数据转化成词矩阵输入分类模型，得到多个目标词和目标词所属物流因素，对词汇的划分更加的精细，根据每个词汇的情感分数计算电商用户对物流各个物流因素的情感倾向，使得对电商评论数据的分析更加的具体和精确。

Description

电商数据分析方法、设备、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种电商数据分析方法、设备、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
关于电商数据的分析，目前采用的方法是通过集搜客、八爪鱼等付费工具采集电商评论数据，利用最早使用的EBST，或中科院的ICTCLAS(Institute of ComputingTechnology,Chinese Lexical Analysis System，汉语词法分析系统)等中文分词的方法对电商评论数据进行分析，其缺点在于得到的分析结果不准确，现有技术还有待改进。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种电商数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在提高电商数据分析的精确度。电商数据分析方法包括以下步骤：
采集电商评论数据，并对所述电商评论数据进行分词处理，得到评论分词；
将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵；
将所述词矩阵输入分类模型，得到与所述词矩阵对应的目标词及所述目标词所属的物流因素；
获取所述目标词的情感分数，根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向。
在一种实施方式中，所述采集电商评论数据，并对所述电商评论数据进行分词处理，得到评论词条的步骤包括：
通过爬虫工具爬取电商平台的电商评论数据，对所述电商评论数据进行分词处理，得到所述电商评论数据的分词数据；
基于停用词表对所述分词数据进行去停用词处理，得到评论分词。
在一种实施方式中，所述将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵的步骤包括：
基于所述分词模型，获取所述评论分词中核心词以及与所述核心词对应的修饰词；
计算所述核心词与每个所述修饰词之间的关联度；
按照所述关联度从大到小的顺序选取预设名次对应的所述修饰词，并将所述修饰词作为关联词；
构造关于所述关联词与所述核心词的词矩阵。
在一种实施方式中，所述计算所述核心词与每个所述修饰词之间的关联度的步骤包括：
获取所述核心词出现的第一次数及与所述核心词对应的每个所述修饰词出现的第二次数；
确定所述第二次数与所述第一次数的比值，将所述比值作为所述核心词与所述修饰词之间的关联度。
在一种实施方式中，所述将所述词矩阵输入分类模型，得到与所述词矩阵对应的目标词及所述目标词所属的物流因素的步骤包括：
基于所述分类模型，从物流因素词库中获取与所述词矩阵对应的目标词；
根据预设的映射关系，获取所述目标词所属的物流因素，其中，所述映射关系为所述目标词与所述物流因素的对应关系。
在一种实施方式中，所述获取所述目标词的情感分数的步骤包括：
根据情感词典中情感词与情感分数的对应关系，获取为所述目标词的所述情感词对应的情感分数。
在一种实施方式中，所述根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向的步骤包括：
根据所述情感分数计算属于一个所述物流因素的所述目标词的情感分数平均值；
根据所述情感分数平均值所属的情感分值范围确定所述电商评论数据的情感倾向。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电商数据分析装置，所述电商数据分析装置包括：
采集模块，用于采集电商评论数据；
分词处理模块，用于对所述电商评论数据进行分词处理，得到评论分词；
第一输入模块，用于将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵；
第二输入模块，用于将所述词矩阵输入分类模型，得到与所述词矩阵对应的目标词及所述目标词所属的物流因素；
获取模块，用于获取所述目标词的情感分数；
计算模块，用于根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电商数据分析设备，所述电商数据分析设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电商数据分析程序，所述电商数据分析程序被所述处理器执行时实现如上所述的电商数据分析方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有所述电商数据分析程序，所述电商数据分析程序被处理器执行时实现如上所述的电商数据分析方法的步骤。
本发明通过采集电商数据，并对电商评价数据进行分词处理，得到评论分词，将评论分词输入分类模型得到与电商评论数据对应的词矩阵，将词矩阵输入分类模型，得到与词矩阵对应的目标词即目标词所属的物流因素，获取目标目标词的情感分数，根据情感分数计算电商用户对物理与因素的情感倾向，这种通过将电商评价数据转化成词矩阵输入分类模型，得到多个目标词和目标词所属物流因素，对词汇的划分更加的精细，根据每个词汇的情感分数计算电商用户对物流各个物流因素的情感倾向，使得对电商评论数据的分析更加的具体和精确。
附图说明
图1为实现本发明各个实施例一种设备的硬件结构示意图；
图2为本发明电商数据分析方法实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供了一种电商数据分析设备，参照图1，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
需要说明的是，图1即可为电商数据分析设备的硬件运行环境的结构示意图。本发明实施例电商数据分析设备可以是PC(Personal Computer，个人电脑)，便携计算机，服务器等设备。
如图1所示，该电商数据分析设备可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
在一种实施方式中，电商数据分析设备还可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、WiFi模块等等。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的电商数据分析设备结构并不构成电商数据分析设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及电商数据分析程序。其中，操作系统是管理和控制电商数据分析设备硬件和软件资源的程序，支持电商数据分析程序以及其它软件或程序的运行。
图1所示的电商数据分析设备，可用于提高电商评论数据分析的精确度，用户接口1003主要用于侦测或者输出各种信息，如输入电商评论数据和输出情感倾向等；网络接口1004主要用于与后台服务器交互，进行通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的电商数据分析程序，并执行以下操作：
采集电商评论数据，并对所述电商评论数据进行分词处理，得到评论分词；
将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵；
将所述词矩阵输入分类模型，得到与所述词矩阵对应的目标词及所述目标词所属的物流因素；
获取所述目标词的情感分数，根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向。
本发明通过采集电商数据，并对电商评价数据进行分词处理，得到评论分词，将评论分词输入分类模型得到与电商评论数据对应的词矩阵，将词矩阵输入分类模型，得到与词矩阵对应的目标词即目标词所属的物流因素，获取目标目标词的情感分数，根据情感分数计算电商用户对物理与因素的情感倾向，这种通过将电商评价数据转化成词矩阵输入分类模型，得到多个目标词和目标词所属物流因素，对词汇的划分更加的精细，根据每个词汇的情感分数计算电商用户对物流各个物流因素的情感倾向，使得对电商评论数据的分析更加的具体和精确。
本发明移动终端具体实施方式与下述电商数据分析方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
基于上述结构，提出本发明电商数据分析方法的一个实施例。
本发明提供一种电商数据分析方法。
参照图2，图2为本发明电商数据分析方法实施例的流程示意图。
在本实施例中，提供了电商数据分析方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中，电商数据分析方法包括：
步骤S10，采集电商评论数据，并对所述电商评论数据进行分词处理，得到评论分词；
电商评论数据为用户于电商平台输入的评论商品的数据，例如京东平台的商品在线评论数据。本实施例提供一种电商评论数据分析的方法，首先采集某商品的电商评论数据，采集的数目可以是20000条、30000条等，对每条电商评论数据进行分词处理，本实施例采用“Pkuseg”分词包进行中文分词，将每天评论数据转化成多个分词，即评论分词。
具体的，步骤S10包括步骤：
步骤a，通过爬虫工具爬取电商平台的电商评论数据，对所述电商评论数据进行分词处理，得到所述电商评论数据的分词数据；
步骤b，基于停用词表对所述分词数据进行去停用词处理，得到评论分词。
本实施例利用Python中的Requests+BeautifulSoup组合的爬虫工具采集电商评论数据，再利用北大“Pkuseg”分词包对电商评论数据进行中文分词，得到的分词数据中包括各种词性的词，例如名词、形容词、动词、语气助词、副词、介词、连接词等。对于电商评论数据分析来说，有些词性的词不具备分析的意义，将这些词性的词称为停用词，停用词包括语气助词、介词、连接词等，所以还需要将得到的分词数据中的停用词删除，减少分析的工作量。
停用词表中列出了各种停用词，将停用词表加入Python分词代码中对分词数据进行去停用词，得到评论分词。例如，电商评论数据为“我昨天买的东西今天就到了，这物流是真的给力啊”，停用词为“我”、“的”、“就”、“了”、“这”、“是真的”和“啊”等，去除这些停用词，得到的评论分词为“昨天”、“买”、“物流”以及“给力”。
步骤S20，将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵；
分词模型可以是2-gram模型，将评论分词输入训练好的分词模型中。得到电商评论数据的词矩阵作为下一个模型的输入数据。
在一些实施例中，步骤S20还包括：
步骤c，基于所述分词模型，获取所述评论分词中核心词以及与所述核心词对应的修饰词；
步骤d，计算所述核心词与每个所述修饰词之间的关联度；
步骤e，按照所述关联度从大到小的顺序选取预设名次对应的所述修饰词，并将所述修饰词作为关联词；
步骤f，构造关于所述关联词与所述核心词的词矩阵。
将评论分词输入分词模型中，基于分词模型将评论分词进行分类，分成核心词和修饰词，修饰词与和核心词之间的关系为修饰和被修饰的关系，可以理解的是多个修饰词可以用于修饰一个核心词。就物流领域而言，核心词包括：物流、快递、配送、送货、发货、到货、退货、换货；修饰物流的修饰词有很快、给力、神速、龟速等，修饰快递的修饰词有完好、服务、超快、小哥、破损等。电商评论数据中的每一个分句都对应一条评论分词，属于同一条评论分词的修饰词修饰该条评论分词的核心词。归纳出所有评论分词中的核心词，以及修饰核心词的修饰词，计算核心词与修饰该核心词的每个修饰词(即与该核心词对应的修饰词)之间的关联度，当同一个修饰词修饰核心词的次数越多时，表示该修饰词与该核心词的关联度越大。
在一些实施例中，步骤d还包括：
步骤d1，获取所述核心词出现的第一次数及与所述核心词对应的每个所述修饰词出现的第二次数；
步骤d2，确定所述第二次数与所述第一次数的比值，将所述比值作为所述核心词与所述修饰词之间的关联度。
将核心词出现的次数记为第一次数，与该核心词对应的的每个修饰词出现的次数记为第二次数，第二次数除以第一次数得到的商即为核心词与修饰词之间的关联度，例如核心词为“物流”，修饰“物流”的修饰词为“很快”和“给力”，“物流”出现的次数为546，修饰“物流”的修饰词“很快”出现的次数为99，修饰“物流”的修饰词“给力”出现的次数为40，那么“很快”与“物流”的关联度为0.181，“给力”与“物流”的关联度为0.0738。
得到核心词与修饰词的关联度之后，将修饰同一个核心词的不同修饰词按照关联度排序，例如表1：
Figure BDA0002912386910000071
Figure BDA0002912386910000081
表1中的第一列为从评论分词中提取到的关于物流的核心词，第二列为所有评论分词中核心词出现的次数的统计。计算每个修饰“物流”的修饰词与“物流”的关联度，例如表2：
Figure BDA0002912386910000082
表2中的修饰词的排列顺序与关联度从大到小的顺序相同，由于关联度的加和小于1，所以还有一些修饰“物流”的修饰词没有列出，一般的，不需将所有的修饰词全部列出，当关联度的加和大于预设百分比时即可停止对修饰词的排列，预设百分比一般为80％，预设名次为关联度的加和达到80％时已排列的修饰词的个数，将已排序的修饰词确定为关联词，关联词具有代表性，无需继续排列修饰词，以减少分析的数据量。
进一步的，根据关联词和核心词确定词矩阵，例如有表1和表2建立的词矩阵为【物流很快太快超快挺快给力神速迅速太慢龟速】，该词矩阵中的第一个词为核心词，其他的词为修饰词。一个词矩阵中只有一个是核心词，其余均为修饰词。
步骤S30，将所述词矩阵输入分类模型，得到与所述词矩阵对应的目标词及所述目标词所属的物流因素；
分类模型可以是BP(Back Propagation)神经网络模型，将获得的词矩阵输入分类模型中，通过分类模型对词矩阵进行分类，输出与词矩阵表达的客户用意接近的词汇，即目标词，并获取目标词所述物流因素。
在一些实施例中，步骤S30还包括：
步骤g，基于所述分类模型，从物流因素词库中获取与所述词矩阵对应的目标词；
步骤h，根据预设的映射关系，获取所述目标词所属的物流因素，其中，所述映射关系为所述目标词与所述物流因素的对应关系。
物流词库包括了描述物流的各种词汇，预设的映射关系表示的是物流词库的词汇(包括目标词)与物流因素之间的对应关系，可以理解为预设的映射关系表示的是物流词库中的词汇所属的物流因素，参照表3：
Figure BDA0002912386910000091
Figure BDA0002912386910000101
表3表示了一种物流词库以及物流词库中的词汇与物流因素的映射关系。
将词向量输入分类模型中，通过分类模型从物流词库中获取与词矩阵对应的目标词，例如，词矩阵为【物流很快太快超快挺快给力神速迅速太慢龟速】，那么与该词矩阵对应的目标词汇是物流很快、物流太快、物流超快、物流挺快、物流给力、物流神速、物流迅速、物流太慢、物流龟速基于表3提供的预设映射关系，上述的目标词所属的物流因素是物流运输的时间。
步骤S40，获取所述目标词的情感分数，根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向。
词汇带有情感色彩，本申请对获得的目标词进行基于商品评论的情感分析，获得目标词的情感分数。情感倾向表示电商用户对物流服务的态度，物流服务有很多的方面，物流因素即表示各个方面，计算出电商用户对每一个物流因素的情感倾向。根据情感分数计算情感倾向。
在一些实施例中，所述获取所述目标词的情感分数的步骤包括：
步骤i，根据情感词典中情感词与情感分数的对应关系，获取为所述目标词的所述情感词对应的情感分数。
本实施例是通过对情感打分的方式进行词汇情感的判断。本实施例用到的情感词典把所有的评价物流的情感词都打上了唯一分数，即情感分数，相当于情感词典记录了情感词与情感分数之间的对应关系，基于该对应关系，即可从情感词典中获得目标词的情感分数。
在一些实施例中，所述根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向的步骤包括：
步骤j，根据所述情感分数计算属于一个所述物流因素的所述目标词的情感分数平均值；
步骤k，根据所述情感分数平均值所属的情感分值范围确定所述电商评论数据的情感倾向。
当获取到目标词的情感分数后，判断目标词所属的物流因素，计算属于一个物流因素的目标词的情感分数平均值，在判断情感分数平均值所属的情感分值范围，不同的情感分值范围对应着电商用户对物流因素的评价。当情感分数平均值是属于[0.5,+∞)，说明电商用户对物流因素的情感倾向是正面的，比如好评；当情感分数平均值等于0.5，说明电商用户对物流因素的情感倾向是中性，比如中评；当情感份数平均值属于(-∞.0.5]，说明电商用户对物流因素的情感倾向是负面的，比如差评。
例如，物流因素为“物流运输的时间”，该物流因素中的目标词的情感平均值为0.8，说明电商用户对“物流运输的时间”这一物流因素的情感倾向是正面的。
本实施例通过采集电商数据，并对电商评价数据进行分词处理，得到评论分词，将评论分词输入分类模型得到与电商评论数据对应的词矩阵，将词矩阵输入分类模型，得到与词矩阵对应的目标词即目标词所属的物流因素，获取目标目标词的情感分数，根据情感分数计算电商用户对物理与因素的情感倾向，这种通过将电商评价数据转化成词矩阵输入分类模型，得到多个目标词和目标词所属物流因素，对词汇的划分更加的精细，根据每个词汇的情感分数计算电商用户对物流各个物流因素的情感倾向，使得对电商评论数据的分析更加的具体和精确。
此外，本发明实施例还提出一种电商数据分析装置，所述电商数据分析装置包括：
采集模块，用于采集电商评论数据；
分词处理模块，用于对所述电商评论数据进行分词处理，得到评论分词；
第一输入模块，用于将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵；
第二输入模块，用于将所述词矩阵输入分类模型，得到与所述词矩阵对应的目标词及所述目标词所属的物流因素；
获取模块，用于获取所述目标词的情感分数；
计算模块，用于根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向。
本发明所述电商数据分析装置实施方式与上述电商数据分析各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有电商数据分析程序，所述电商数据分析程序被处理器执行时实现如上所述的电商数据分析方法的各个步骤。
需要说明的是，计算机可读存储介质可设置在电商数据分析设备中。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述电商数据分析方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种电商数据分析方法，其特征在于，所述电商数据分析方法包括以下步骤：
采集电商评论数据，并对所述电商评论数据进行分词处理，得到评论分词；
将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵；
所述将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵的步骤包括：
基于所述分词模型，获取所述评论分词中核心词以及与所述核心词对应的修饰词；
计算所述核心词与每个所述修饰词之间的关联度；
按照所述关联度从大到小的顺序选取预设名次对应的所述修饰词，并将所述修饰词作为关联词；
构造关于所述关联词与所述核心词的词矩阵；
所述计算所述核心词与每个所述修饰词之间的关联度的步骤包括：
获取所述核心词出现的第一次数及与所述核心词对应的每个所述修饰词出现的第二次数；
确定所述第二次数与所述第一次数的比值，将所述比值作为所述核心词与所述修饰词之间的关联度；
将所述词矩阵输入分类模型，得到与所述词矩阵对应的目标词及所述目标词所属的物流因素；
通过分类模型对词矩阵进行分类，输出与词矩阵表达的客户用意接近的词汇，即目标词，并获取目标词所属物流因素；
获取所述目标词的情感分数，根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向；
所述获取所述目标词的情感分数的步骤包括：
情感词典将所有的评价物流的情感词都打上了唯一分数；
根据情感词典中情感词与情感分数的对应关系，获取为所述目标词的所述情感词对应的情感分数；
所述根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向的步骤包括：
根据所述情感分数计算属于一个所述物流因素的所述目标词的情感分数平均值；
根据所述情感分数平均值所属的情感分值范围确定所述电商评论数据的情感倾向。
2.如权利要求1所述的电商数据分析方法，其特征在于，所述采集电商评论数据，并对所述电商评论数据进行分词处理，得到评论词条的步骤包括：
通过爬虫工具爬取电商平台的电商评论数据，对所述电商评论数据进行分词处理，得到所述电商评论数据的分词数据；
基于停用词表对所述分词数据进行去停用词处理，得到评论分词。
3.如权利要求1所述的电商数据分析方法，其特征在于，所述将所述词矩阵输入分类模型，得到与所述词矩阵对应的目标词及所述目标词所属的物流因素的步骤包括：
基于所述分类模型，从物流因素词库中获取与所述词矩阵对应的目标词；
根据预设的映射关系，获取所述目标词所属的物流因素，其中，所述映射关系为所述目标词与所述物流因素的对应关系。
4.一种电商数据分析装置，其特征在于，所述电商数据分析装置包括：
采集模块，用于采集电商评论数据；
分词处理模块，用于对所述电商评论数据进行分词处理，得到评论分词；
第一输入模块，用于将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵；
所述将所述评论分词输入分词模型得到与所述电商评论数据对应的词矩阵的步骤包括：
基于所述分词模型，获取所述评论分词中核心词以及与所述核心词对应的修饰词；
计算所述核心词与每个所述修饰词之间的关联度；
按照所述关联度从大到小的顺序选取预设名次对应的所述修饰词，并将所述修饰词作为关联词；
构造关于所述关联词与所述核心词的词矩阵；
所述计算所述核心词与每个所述修饰词之间的关联度的步骤包括：
获取所述核心词出现的第一次数及与所述核心词对应的每个所述修饰词出现的第二次数；
确定所述第二次数与所述第一次数的比值，将所述比值作为所述核心词与所述修饰词之间的关联度；
第二输入模块，用于将所述词矩阵输入分类模型，得到与所述词矩阵对应的目标词及所述目标词所属的物流因素；
通过分类模型对词矩阵进行分类，输出与词矩阵表达的客户用意接近的词汇，即目标词，并获取目标词所属物流因素；
获取模块，用于获取所述目标词的情感分数；
计算模块，用于根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向；
所述获取所述目标词的情感分数的步骤包括：
情感词典将所有的评价物流的情感词都打上了唯一分数；
根据情感词典中情感词与情感分数的对应关系，获取为所述目标词的所述情感词对应的情感分数；
所述根据所述情感分数计算电商用户对所述物流因素的情感倾向的步骤包括：
根据所述情感分数计算属于一个所述物流因素的所述目标词的情感分数平均值；
根据所述情感分数平均值所属的情感分值范围确定所述电商评论数据的情感倾向。
5.一种电商数据分析设备，其特征在于，所述电商数据分析设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电商数据分析程序，所述电商数据分析程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的电商数据分析方法的步骤。
6.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质为计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有电商数据分析程序，所述电商数据分析程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的电商数据分析方法的步骤。
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