第四章 研究結果
4.3 GPA、迴歸與決策樹分析
4.3.3 決策樹分析
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與相片成像能力(A13)。其中除了 SX260 之 R-Square 為 20.1 相對低的解釋能力 以外，其餘 SX210 與 SX230 顯著變數皆與 GPA Matrix 得出之重要面相相同。然 而，迴歸中並僅能由敘述性統計了解何者面相帄均得分低，那些面相對於整體分 數影響力大，並未針對廠商迫切需要獲得資訊：負向評論做出分析。因此本研究 更輔以決策樹分析，使用考量成本方法探討負向評論之成因。
表 26 SX 三世代回歸顯著變數統整
產品世代 迴歸顯著變數(係數由大到小排列) R-Square SX210 A3, A10, A7, A13 52.3%
SX230 A13, A3, A6, A5 45.2%
SX260 A11, A13 20.1%
4.3.3 決策樹分析
我們採用 3.4.2 節所描述，具有特殊分枝結構的考量成本決策樹，分析至少 考量數目n=5 時的評論資料。我們以各面相的評價為屬性，以產品整體評價為類 別訓練決策樹。為簡化所產生的決策樹、增加可讀性，我們首先將 1 至 5 星的整 體商品評分轉化為正面(P：5 星及 4 星)、中立(M：3 星)、以及負面(N：2 星及 1 星)等三個類別，並以此三個類別評論個數的倒數，設定分類錯誤成本。以 SX210 的資料為例，在 SX210 的評論資料中，有 268 筆正面評論(178 筆 5 星，及 90 筆 4 星)、41 筆中立評論、以及 56 筆負面評論(32 筆 2 星，及 24 筆 1 星)。我們設 定，將此三個類別的評論，分類錯誤所造成的成本分別為：35、231，及 165，
其比例接近 1/268：1/41：1/56。
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使用 SX210 資料所產生的決策樹如圖 25 所示。由於整棵決策樹相當龐大，
我們在此僅呈現局部的決策樹。圖 25 中，每個圓圈代表一個內結點，當中記錄 分裂面相及分裂評分點。以圖 25 決策樹中的樹根為例，其分裂面相為變焦 (Zoom)，分裂評分點為 3.5。因此在樹根的評論裡，變焦(Zoom)面相為{1, 2, 3}
分者將被分往左邊的子樹、{4, 5}分者將被分往中間的子樹。最後變焦(Zoom) 面相無意見者將被分往右邊的子樹，且該子樹的連結以虛線表示。圖 25 中每個 矩型代表一個樹葉結點，當中記錄該結點的類別及位於該結點的評論數。
由圖 25 的決策樹中，我們可以觀察到，變焦(Zoom)面相為 SX210 重要且具 有分辨能力的面相。絕大部分消費者對於變焦(Zoom)面相的評價皆在 4 分以上，
且對於變焦(Zoom)面相的評價在 4 分以上者，對於整體商品也都有正面的評價。
反觀，對於變焦(Zoom)面相的評價在 3 分以下時，除非對於 SX210 的閃光燈(Flash) 或連拍(Burst)，這兩個普遍被認為是缺點的面相表示滿意，否則對於整體商品 幾乎都抱持著負面的態度。
圖 25 以 SX210 D5 為訓練資料所產生的決策樹(局部)
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使用 SX230 資料所產生的決策樹如圖 26 所示。有別於圖 25 中 SX210 的決 策樹，在圖 26 的決策樹中，電池(Battery)面相具有相當重要的地位。由於新 加入的 GPS 功能大幅提升耗電量，SX230 的電池是最常受到消費者批評的面相之 一。由圖 26 的決策樹可知，若消費者滿意 SX230 的電池(評價為 4 分或 5 分)，
對整體產品的評價即會被分類到正面的類別。
圖 26 以 SX230 D5 為訓練資料所產生的決策樹(局部)
使用 SX260 資料所產生的決策樹如圖 27 所示。由圖 27 的決策樹可知，SX260 在連拍速度上的大幅改善，使得連拍(Burst)成為這一個世代的重要面相。在圖 27 的決策樹中，只要是對於連拍(Burst)面相表示滿意的消費者(評價為 4 分或 5 分)，即使對於螢幕(LCD)、電池(Battery)、以及閃光燈(Flash)皆沒有意見，仍 有很高的機率對整體產品的評價為正面。
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圖 27 以 SX230 D5 為訓練資料所產生的決策樹(局部)
SX260 改善了前兩代商品的許多缺點，因此在 SX260 的評論中，正面評 價(4 星及 5 星)佔有壓倒性的比例(85%)。同時由 SX260 決策樹分析，我們 觀察到這極小比例的負面評價(7%)大部分來自於對照片品質(Picture)及螢 幕(LCD)面相的不滿意。