传统用户研究方法,如问卷调查、访谈实验、用户观察等,样本研究数量少,人群覆盖度和典型性无法保证,用户研究结论可用性较差,无法对产品设计提供足够有效的支撑。用户研究作为产品研发全生命周期中的第一步,有着极其重要的战略意义。本课题基于文本挖掘相关理论和技术,选择台灯为研究载体,依托电商平台140万条消费者购物数据和评价文本,从大数据角度入手,进行用户定量研究分析,从而构建精准用户画像,以解决传统用户研究的弊端。研究的创新点在于将大数据和文本挖掘的思想与传统用户研究相整合,定向消费者用户展开研究,研究过程更加灵活高效。从价格和销量两大产品指标与用户研究过程涉及的产品外观、使用人群、使用空间、使用目的、关注产品功能、产品关注点6个维度交叉分析,从而探索更具指导意义的结论。课题依托Python网络爬虫从天猫平台获取结构化目标文本,并完成数据预处理进行文本降噪。同时引入行业自定义文本以减少数据误差,经查阅文献,选取Decision-Tree数据模型,构建课题整体分析框架,最后通过回归实验验证新方法的可行性。对照组实验结果显示,文本挖掘进行用户研究,方法有效且研究更加全面。该方法下,课题可获得更细致的结论,如企业生产台灯过程中,白色、黑色、企业色生产比例应接近5:1:1,对应条件下资源分配最合理;低端产品可基于学生群体展开产品研发,高端产品应以儿童人群为主,母婴用户群体未受到企业足够重视,应作为潜在研发重点;基于用户人群综合考虑,产品高端化发展过程,应主打护眼功能并引入趣味化设计,在满足用户生理需求的同时满足用户心理需求;企业品牌建设可从技术专利和国家、国际认证寻求突破。