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dc.contributor.advisor王信實zh_TW
dc.contributor.author蔡仲銘zh_TW
dc.creator蔡仲銘zh_TW
dc.date2018en_US
dc.date.accessioned2018-09-03T07:57:50Z-
dc.date.available2018-09-03T07:57:50Z-
dc.date.issued2018-09-03T07:57:50Z-
dc.identifierG0105258021en_US
dc.identifier.urihttp://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/119944-
dc.description碩士zh_TW
dc.description國立政治大學zh_TW
dc.description經濟學系zh_TW
dc.description105258021zh_TW
dc.description.abstract隨著網路與行動裝置的蓬勃發展,人們使用社群網站的比例快速增加,廠商也開始重視社群網路裡的廣告活動與粉絲經營。研究指出,消費者在購買商品前後會到社群網站中搜尋相關評價與發表心得的比例也逐漸上升。本研究主要以電玩遊戲主機PlayStation 4(ps4)為例,利用R軟體蒐集推特(Twitter)上的北美地區推文(tweets)大數據資料與Google Trend搜尋熱度資料進行統計分析,建立支援向量迴歸模型(SVR)進行商品銷售量的預測並與其他模型比較。本研究發現,社群網站上的每周推文數、正面情感推文占總推文數的比例以及Google Trend的搜尋熱度指標越高會對商品的銷售量有正面影響,而文章包含影音圖片等外部url連結的廣告效果會比純文字來的更好。此外,當推特上的推文顯示消費者處於愛達(AIDA)模式中表現期的推文比例越高,也與商品的銷售量有正相關。另外,透過字詞分析也發現,遊戲廠商經常會舉辦抽獎活動或促銷活動作為增加官方推特的互動率、培養粉絲以及增加廣告文章的曝光率的手段。遊戲產業在社群網站上的廣告策略應以影音圖片為主、文字為輔,並以擴散情報及玩家間的正面討論為首要目標。zh_TW
dc.description.tableofcontents第一章 緒論 1\n第一節 研究背景 1\n第二節 研究動機 2\n第三節 研究目的 3\n第四節 研究架構 5\n第二章 產業背景 7\n第三章 文獻探討 17\n第一節 社群網站相關研究 17\n第二節 AIDA模式 26\n第三節 大數據相關研究 29\n第四章 資料說明 35\n第一節 研究對象 35\n第二節 資料收集 36\n第三節 資料概述 38\n第四節 變數說明 39\n第五章 研究方法 43\n第一節 模型介紹 43\n第二節 預測指標 46\n第六章 研究結果 48\n第一節 Twitter數據敘述統計與每週趨勢 48\n第二節 字詞分析與文字雲 54\n第三節 預測模型 58\n第七章 結論與建議 64\n第一節 結論 64\n第二節 建議、研究限制與未來研究方向 66\n參考文獻 68zh_TW
dc.format.extent2791392 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.source.urihttp://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0105258021en_US
dc.subject大數據zh_TW
dc.subject社群網站zh_TW
dc.subjectTwitterzh_TW
dc.subjectSVRzh_TW
dc.title大數據分析在社群網站的應用—以影響PS4銷售量因素為例zh_TW
dc.titleThe Application of Big Data Analytics on Social Networks: A Case Study of PlayStation 4 Salesen_US
dc.typethesisen_US
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dc.identifier.doi10.6814/THE.NCCU.ECONO.021.2018.F06-
item.fulltextWith Fulltext-
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item.openairetypethesis-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
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