Review Mining STP

Overview

把評論轉成市場區隔（Segmentation）、目標市場選擇（Targeting）與產品定位（Positioning），再提出有評論及統計依據的策略。

先逐篇閱讀評論，整理評分項目、理論標記及原文，再交給腳本做統計與報告。評分流程可使用適合的工具，不限定 API 或服務。腳本只接受已評分的資料，不負責讀取原始評論來判斷分數。

Input Contract

先確認分析目標、評論範圍、比較品牌及要執行的階段。只有原始評論時，從項目整理與評分開始。已有評分資料時，先依輸入欄位與執行模式檢查是否可用。

完整執行 full 需要：

• review_scoring_table.csv：逐篇評論原文及各項評分。
• review_foundation.json：項目定義、主題、理論及統計用途。
• attribute_catalog.csv：固定的評分項目與原文範例。
• analysis_context.json：分析目標、比較項目及範圍限制。
• brands.json、ideal_point.json：比較品牌及理想點。