本文是一篇MBA論文，本文通過了解消費者對W公司新能源汽車產品的需求，并為W公司新能源汽車提供產品優化建議，幫助W公司及時調整產品和市場策略，降低市場風險并提高市場競爭力，實現公司健康和可持續發展。

第一章緒論

1.1研究背景及意義

1.1.1研究背景

我國新能源汽車的發展最早可以追溯到20世紀90年代，當時以科研為主進行探索，2010年左右進入新能源汽車的高速發展時期。時至今日，我國新能源汽車銷量已經連續多年位列全世界第一，2023年新能源汽車銷量為949.5萬輛，相比2022年增長了37.9%。新能源汽車與傳統燃油汽車的生產有一些不同之處，傳統燃油汽車的生產制造前期需要積累大量的技術和經驗，而新能源汽車主要的技術和核心競爭力為電池與電機，相較于傳統燃油汽車的發動機，新能源汽車電機的研發成本和時間成本都相對較低。但相較于傳統燃油車通過加油站進行加油的續航方式，新能源汽車對于續航里程、充電和換電的基礎設施以及充電和換電的效率要求更高。如今，我國新能源汽車進入了全新的發展階段，隨著新能源汽車市場競爭程度的不斷加劇，各新能源車企將經歷資源整合和優勝劣汰的過程，可能因為產品、服務、市場運營和現金流等問題而被市場淘汰。W公司致力于創造可持續和美好的未來，通過技術創新和產品研發，為消費者提供超越期待的服務。產品研發和為消費者提供優質的服務首先需要分析并了解消費者的需求。近年來，W公司新能源汽車在銷量上保持不錯的表現，但企業在財務上仍面臨較大的壓力。W公司在發展過程中仍存在著多方面的挑戰，包括如何提高利潤率、研發成本過高和基礎設施建設成本過高等問題，W公司需要積極應對這些挑戰并尋求解決方案以實現企業健康和可持續發展。

1.2研究內容與方法

1.2.1研究內容

本文基于W公司新能源汽車在線評論數據、文本挖掘和Kano模型，通過文獻研究、調查問卷和統計分析的研究方法分析W公司新能源汽車消費者需求并對消費者需求進行分類和分析，針對分析和分類結果為W公司提供產品優化建議。

第一章為緒論部分。對研究背景和研究意義等進行了詳細闡述，并提出了本文的理論研究意義、實踐研究意義、研究方法和技術路線等。

第二章為相關理論及文獻綜述。主要介紹了在線評論、Kano模型和文本挖掘的定義、概念和分析流程等，同時結合本文的研究內容總結了在線評論、文本挖掘和Kano模型的研究情況。

第三章為W新能源汽車介紹及現狀分析。首先，介紹了W公司的經營理念、公司概況和新能源汽車產品。其次，結合新能源汽車的市場定位和競品情況對W公司現狀進行了分析。

第四章為基于LDA主題模型消費者需求分析。首先，選擇好需要采集在線評論的平臺，在此基礎上對W公司新能源汽車的在線評論數據進行采集、清洗和預處理。其次，對在線評論文本數據進行訓練與主題識別。最后，對提取到的主題與主題詞進行分析和歸納，得出消費者關于W新能源汽車的需求，為第五章基于Kano模型消費者需求分類與分析做鋪墊。

第五章為基于Kano模型消費者需求分類與分析。本章為本文的主要研究內容，在第四章的基礎上，首先以在線評論主題分析得到的消費者需求為基礎設計Kano調查問卷。其次，收集調查問卷數據并對調查問卷的數據進行信效度檢驗和描述分析。最后，基于調查問卷的數據和統計分析結果對消費者需求進行分類與分析，同時結合Kano模型下的消費者需求為W公司的新能源汽車提供產品優化建議。

第六章為總結與展望。對本文的研究內容和分析結果進行總結，并分析本研究的不足之處以及需要改進和完善的地方。

第二章相關理論與文獻綜述

2.1在線評論

2.1.1在線評論定義

李霞、王羽和巴文浩提到在線評論是消費者對產品或公司感知的文本形態，同時也是電子口碑傳播的一種重要形式。與商家提供的產品介紹和信息相比，在線評論是消費者對產品屬性和使用產品的真實體驗與感受，對商家和消費者均具有一定的參考價值，在一定程度上會影響產品的銷量和消費者的購買意愿[1]。

薛晨杰、黃義兵和王召義定義了在線評論，在第三方購物平臺和各類平臺上上，消費者對產品或服務的購買及使用體驗通過文本和非文本的形式進行分享和評分[2]。

綜上所述，在線評論是消費者基于各類互聯網平臺，通過文字、圖片和視頻等方式，對產品和服務進行評價。在如今的互聯網時代，在線評論是消費者對產品或服務等的使用體驗，并通過互聯網平臺進行分享與反饋。在線評論可以出現在電子商務平臺、社交媒體平臺和各類專業論壇與在線社區中，覆蓋十分廣泛。在線評論也具有隨時性和互動性等特點，消費者可以選擇在收到產品的一兩天時間內發表對產品的評價，也可以選擇在使用產品一段時間后發表對產品的評價，并且消費者發布的在線評論可以被其他的用戶點贊和回復，所以具有隨時性和互動性等特點，但也正是因為這樣的特點，讓在線評論對產品的影響具有研究的價值。

2.2文本挖掘

2.2.1文本挖掘定義

諶志群和張國煊提到文本挖掘是指為了發現知識，從文本數據中抽取隱含的、以前未知的和潛在有用的模式的過程[8]。

袁軍鵬、朱東華和李毅等提到文本挖掘的定義為從大量文本的集合中發現隱含的模式，文本挖掘的過程可以被看作是從輸入到輸出的一個映射。這個過程需要對大量文檔集合的內容進行文本預處理、特征識別與提取、文本分類和主題聚類等[9]。

綜上所述，文本挖掘是通過計算機技術從大規模文本數據中挖掘有價值的信息的過程。文本挖掘不同于一般的文本檢索，它可以深入分析和理解文本，挖掘出潛在的信息，為許多領域提供有力的數據支持，幫助企業和研究人員從海量的文本數據中獲取關鍵信息，把握信息背后的重要價值。文本挖掘可以幫助企業分析消費者需求和市場趨勢等，可以通過對消費者的評論進行分析，了解消費者對產品的滿意度，從而改進產品和服務。文本挖掘下的消費者需求分析是通過自然語言處理和機器學習，從社交媒體評論和在線評論等非結構化文本中提取出消費者需求特征，并將其轉化為可量化的數據，這一過程的核心價值在于能夠突破傳統研究方法的限制，實現對消費者需求的大規模數據分析。

第三章W新能源汽車介紹及現狀分析................16

3.1 W新能源汽車公司及產品介紹..............16

3.1.1 W新能源汽車公司介紹...............................16

3.1.2 W新能源汽車產品介紹......................18

第四章基于LDA主題模型消費者需求分析....................24

4.1在線評論數據采集.....................24

4.1.1數據來源選擇.............................24

4.1.2在線評論采集.............................26

第五章基于KANO模型消費者需求分類與分析......................41

5.1 Kano模型問卷設計與分析..........................41

5.1.1問卷設計與回收..........................41

5.1.2問卷樣本信效度檢驗.......................42

第五章基于Kano模型消費者需求分類與分析

5.1 Kano模型問卷設計與分析

5.1.1問卷設計與回收

根據Kano模型的問卷調查方法，對第四章通過分析得到的消費者需求進行調查問卷設計與研究，對每一個需求分別設置正向問題和反向問題，并將選項劃分為五個等級分別為“非常不滿意（1分）”、“不滿意（2分）”、“無所謂（3分）”、“滿意（4分）”、“非常滿意（5分）”，如表5-1所示。

第六章總結與展望

6.1總結

本文以W公司新能源汽車作為研究對象，基于文本挖掘和Kano模型對消費者需求進行分析，并為W公司新能源汽車提供產品優化建議。

本文使用文本挖掘、文本分析和Kano模型進行研究。首先，對W新能源汽車的在線評論進行采集，并將采集到的在線評論文本數據進行清洗、分詞和去停用詞。其次，對在線評論數據進行主題分析，通過Python構建和訓練LDA模型，提取出7個主題和對應主題下的前5個主題詞，通過歸納和總結得到消費者的需求，分別為智能座艙、空間、續航、駕乘體驗、換電、交付服務和美觀。最后，通過Kano模型設計調查問卷并采集問卷樣本，對需求進行詳細分類和分析，得到智能座艙和換電為無差異需求，駕乘體驗為必備需求，美觀為魅力需求，續航、空間和交付服務為期望需求，在需求分類的基礎上對需求進行重要度的計算與排序。本文在需求分類的結果上，提出了具體的產品優化建議，如滿足消費者的期望需求則會提高消費者的滿意度，反之則會降低消費者的滿意度。續航、空間和交付服務為期望需求，所以可以優先考慮通過技術創新提高新能源汽車的續航能力，具體可以通過優化電池管理系統、優化車輛的空氣動力學結構和考慮采用更加輕量化的材料等。

本文通過了解消費者對W公司新能源汽車產品的需求，并為W公司新能源汽車提供產品優化建議，幫助W公司及時調整產品和市場策略，降低市場風險并提高市場競爭力，實現公司健康和可持續發展。

參考文獻（略）