这几个课题能看出你也是有很多想法的, 首先支持一下首先, 回购率, 推文对购买的影响, 网络小说吸引, 这些做起来难度非常大, 不是说实现难度大, 而是获取数据的难度比较大, 购买数据, 小说收藏数据, 用户数据是各家互联网厂商的核心资产, 不可能给你拿来做毕设的数据方便唯一能做的目前看就是一些爬虫+数据分析类的, 比如爬取商品评论, 能分析用户偏好, 地域, 通过NLP抽一些关键词, 竞品之间的对比, 竞品之间的用户偏好对比等, 因为评论是公开数据, 至少还是可以做的
你这叫社科问题计算机的毕设都是要做系统的,你那些东西可以从算法来,但是要体现工作量也就是数据的处理和计算。要做就做爬虫+分析的系统。或者实现一个算法做做比较实验都好
确实比较难,主要由3个原因:①模型即理论的问题,也就是说,模型本身是缺乏理论支撑的。这就是为什么量化论文要有严格的理论推导过程。②构念的操作化出现了问题,比如你要测量“品牌忠诚”(只是举一个简单的例子),真正测出来的是否就是品牌忠诚。测量的效度问题不能只看数据统计结果,测量的内容效度需要结合定性方法判断。引起测量效度低的原因可能包括:原始量表为英文量表时,翻译出现了问题,所以严谨的文献中要求用back-translation的方法;量表中遗漏了关键的要素,导致测量的充分性(measurementadequacy)不足。③数据收集过程中的问题。即便理论和测量都没有问题,数据收集过程仍然可能会导致“结果不理想”的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如,针对谁调研,明确告知调研目的,匿名性保证,清晰的问卷填写说明,设置陷阱题,尽可能采用线下问卷调研,给予被调适当的激励,尽可能随机地发放问卷,等等。
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