随着国民经济的快速发展,互联网技术的快速变革,大数据、云计算、数据可视化、物联网等技术把我们带入了新的数据时代。而数据挖掘是在大数据的基础上,对海量数据进行存储、分析、挖掘,从而得到大数据背后隐藏的有用信息。评论数据是以文本形式存在的大数据,对评论数据进行情感分析获得消费者满意度是帮助企业了解商品优势与劣势的主要途径,本文就是以猫途鹰网站上酒店评论文本数据为例,基于情感分类的方法,研究消费者满意度,根据消费者满意度的影响因素确定改进策略。首先在阅读大量国内外文献的基础上总结了文本挖掘、文本情感分类、消费者满意度的研究现状,定义了文本情感分类、满意度的内涵,描述了基于满意度模型研究消费者满意度的优势。其次,根据文本挖掘的方法,运用满意度模型,对获得的评论数据进行处理、分析、挖掘,得到消费者的满意度,并根据消费者满意与不满意的评论文本分别挖掘出消费者满意与否的影响因素。最后,根据马斯洛层次需要理论与消费者满意与否的影响因素相结合进行分析,确定改进策略。本文的研究,一方面希望本文的研究结果可以为酒店管理改进策略提供依据,以便提高酒店管理的质量,促进酒店服务的销售量。另一方面希望本文的研究可以帮助现代企业管理者提供新型数字化管理方法,帮助企业实现科学智能化管理。