低空经济飞行赛事与表演市场调查
作为队长带队完成低空经济视域下飞行赛事与表演的全国市场调查,从知乎/微博/抖音舆情爬取、1676 份问卷调研到 K-means++ 用户画像与回归建模,获第十五届全国大学生市场调查与分析大赛国家二等奖。
用户调研舆情分析聚类R语言团队管理
项目背景
低空经济是 2024-2025 年快速升温的政策与产业热点,但飞行赛事与表演这一细分方向的消费者认知和市场价值缺乏系统研究。团队以《翼启新消费——低空经济视域下飞行赛事与表演"兴趣效应"解码与市场价值重构》为题参赛。
- 角色:项目负责人(队长),团队"悬翼激情队"
- 周期:2024.10 - 2025.05
- 荣誉:第十五届全国大学生市场调查与分析大赛(正大杯)国家二等奖
我负责的工作
1. 网络舆情分析与文本挖掘
- 爬取知乎、微博、抖音三个平台的相关文本数据;
- 用 R 语言 jiebaR 完成中文分词与高频词提取;
- 梳理公众对飞行赛事与表演的关注维度(安全性、观赏性、票价、亲子属性等),为问卷变量设计提供依据。
2. 问卷设计与调研实施
- 基于舆情结论参与确定问卷核心变量与量表;
- 预调查 146 份,做信度、效度检验并据此优化题项;
- 正式发放 1676 份,回收有效问卷 1055 份。
3. 数据分析与建模
- K-means++ 聚类构建用户画像,划分不同兴趣人群;
- 用对应分析呈现人群与偏好的关联结构;
- 通过线性回归、二元 logistic 回归验证消费意愿的关键影响因素。
4. 团队统筹
作为队长统筹整体分工与进度,协调舆情、问卷、建模、报告各组并行推进,确保模块按期交付并协同完成最终报告。
方法论沉淀
这是一次完整的"定性感知 → 定量验证"闭环:
平台舆情(发现问题) → 量表问卷(测量问题)
→ 聚类画像(理解人群) → 回归建模(验证因果) → 对策建议
收获
- 学会从非结构化文本里找研究问题,而不是先拍脑袋设计问卷;
- 1000+ 样本规模下,信效度检验和数据清洗的纪律决定了结论能不能信;
- 队长角色让我练习了在专业分歧中做取舍、在节点压力下保交付。