如何分析应用商店评论

回答

分析应用商店评论的方法如下：

数据准备：使用 Instant Data Scraper 爬虫工具从 XREAL AIR 在 Amazon 的公开评论中抓取数据。由于 Amazon 只显示前 100 条 Consumer Reviews，因此我们按照 1~5 星的评价分别抓取 100 条评论。
样本分布有偏：需要注意的是，由于我们只抓取了前 100 条评论，因此样本分布可能存在偏差。这可能导致我们的分析结果不能完全代表 XREAL 的实际口碑。在实际应用中，我们可以尝试获取更多的评论数据，以提高分析的准确性。
上传数据到 GPTs 的 Knowledge：将抓取到的原始数据上传到 GPTs 的 Knowledge，以便 GPT 根据知识库回答用研问题。

以上是分析应用商店评论的一种方法。在实际应用中，我们可以根据具体需求和情况进行调整和优化。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

1.使用instant data scraper爬虫xreal air在amazon公开评论。因amazon只显示前100条consumer reviews，所以我们按1~5星各爬100条。2.样本分布有偏，XREAL实际口碑会比本文分析结果好。这里更多是展示LLM如何做文本挖掘过程。3.将raw data上传到GPTs的knowledge，让GPT根据知识库回答用研问题。

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适合写评论的大模型有哪些？

以下是一些适合写评论的大模型： Gemma7bit：https://huggingface.co/google/gemma7bit Llama2Chinese13bChat：https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2Chinese13bChat ChatGLM26b：https://huggingface.co/THUDM/chatglm26b Baichuan213BChat：https://huggingface.co/baichuaninc/Baichuan213BChat 此外，8 月正式上线的国内大模型中，以下大模型也可供参考：北京企业机构：百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构：商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 需要注意的是，不同大模型在不同场景下的表现各有优劣，您可以根据实际需求进行选择和试用。

2024-09-11

使用coze建立用户评论数据库

以下是使用 Coze 建立用户评论数据库的相关内容： 1. 创建数据库表。 2. 在工作流中引入数据库节点，并根据变量编写对应的 SQL 语句。需注意两点：一是 CURRENT_TIMESTAMP（）是 Coze 内置的函数，可获取当前时间；二是 {{}}是 Coze 规定用来代表变量值的符号，例如{{user_question}}，字符串类型的数据要用单引号或双引号包裹，如'{{user_question}}'。此外，Coze 可以创建如记录阅读笔记（包括书名、阅读进度和个人注释）的数据库，Bot 能通过查询数据库提供更准确的答案。其工作流功能灵活，可处理复杂逻辑和高稳定性要求的任务流，提供大量可组合的节点，无论有无编程基础，都能通过拖拉拽方式快速搭建工作流，例如创建搜集电影评论或撰写行业研究报告的工作流。对于不太了解数据库的小伙伴，可阅读相关文章，如。首先创建一个机器人，如外贸大师产品资料问答机器人，进入 Bot 的开发和预览页面。若需求是记录下用户的问题和机器人的回答以方便统计用户最关心的问题并进行优化，就需要依赖数据库，将用户的每次提问保存到数据库中，然后创建并定义数据库。

AI 在电商领域的应用包括以下方面： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品。 5. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存管理策略。 6. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，自动识别药名并提供相关信息查询服务。 7. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 8. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间。 9. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术检测药品包装、标签、颜色等是否合格。 10. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全和可信度。 11. 推广：制定上市推广方案，包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 12. 推广：制定内容营销方案，以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 13. 图像模型生成菜品照片：如美团外卖商家版后台的应用。

2024-09-19