基于wordcloud、matplotlib等对某东评论数据情感分析
文章目录
基于wordcloud、matplotlib等对某东评论数据情感分析
[1 数据导入及预处理](#1 数据导入及预处理)
[1.1 数据导入](#1.1 数据导入)
[1.2 数据描述](#1.2 数据描述)
[1.3 数据预处理](#1.3 数据预处理)
[2 情感分析](#2 情感分析)
[2.1 情感分析](#2.1 情感分析)
[2.2 情感分直方图](#2.2 情感分直方图)
[2.3 词云图](#2.3 词云图)
[2.4 关键词提取](#2.4 关键词提取)
[3 积极评论与消极评论](#3 积极评论与消极评论)
[3.1 积极评论与消极评论占比](#3.1 积极评论与消极评论占比)
[3.2 消极评论分析](#3.2 消极评论分析)
1 数据导入及预处理
1.1 数据导入
import pandas as pd
data = pd.read_csv('./京东评论数据.csv')
data.head(2)
1.2 数据描述
data.describe()
1.3 数据预处理
#取出sku_id','content'字段
data1 = data[['sku_id','content']]
data1.head(10)
2 情感分析
2.1 情感分析
#安装snownlp包
!pip install snownlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
from snownlp import SnowNLP
data1['emotion'] = data1['content'].apply(lambda x:SnowNLP(x).sentiments)
data1.head(10)
data1.describe()
sku_id
emotion
3637.000
3637.000
7.936312e+09
0.746161
1.165137e+10
0.354481
1.592994e+06
0.000000
5.920651e+06
0.562240
7.651903e+06
0.962449
2.034912e+10
0.999123
3.032369e+10
1.000000
emotion平均值为0.74，中位数为0.96，25%分位数为0.56，可见不到25%的数据造成了整体均值的较大下移。
2.2 情感分直方图
#情感分直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
bins=np.arange(0,1.1,0.1)
plt.hist(data1['emotion'],bins,color='#4F94CD',alpha=0.9)
plt.xlim(0,1)
plt.xlabel('情感分')
plt.ylabel('数量')
plt.title('情感分直方图')
plt.show()
由直方图可见，评论内容两级分化较为严重；
3637条评论中有约2200条评论情感分在0.9，1 区间内；同时，有约500条评论情感分在0，0.1 区间内。
2.3 词云图
from wordcloud import WordCloud
import jieba
w = WordCloud()
text = ''
for s in data['content']:
text += s
data_cut = ' '.join(jieba.lcut(text))
w = WordCloud(font_path="./SimHei.ttf",
stopwords=['的','我','了','是','和','都','就','用'], # 去掉停用词
#max_words=100,
width=2000,
height=1200).generate(data_cut)
# 保存词云
w.to_file('词云图.png')
# 显示词云文件
plt.imshow(w)
plt.axis("off")
plt.show()
2.4 关键词提取
#关键词top10
from jieba import analyse
key_words = jieba.analyse.extract_tags(sentence=text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=())
key_words
关键词
权重
手机
0.209
不错
0.105
京东
0.094
屏幕
0.055
华为
0.051
小米
0.047
拍照
0.046
非常
0.044
手感
0.043
感觉
0.040
以上关键词显示，消费者比较在意手机的"屏幕""拍照""手感"等特性，"华为""小米"是出现频次最高的两个手机品牌。
3 积极评论与消极评论
3.1 积极评论与消极评论占比
#计算积极评论与消极评论各自的数目
pos = 0
neg = 0
for i in data1['emotion']:
if i >= 0.5:
pos += 1
else:
neg += 1
print('积极评论，消极评论数目分别为：',pos,neg)
积极评论，消极评论数目分别为： 2791 846
# 积极评论占比
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
pie_labels='postive','negative'
plt.pie([pos,neg],labels=pie_labels,autopct='%1.1f%%',shadow=True)
plt.show()
3.2 消极评论分析
#获取消极评论数据
data2=data1[data1['emotion']<0.5]
data2.head(10)
#消极评论词云图
text2 = ''
for s in data2['content']:
text2 += s
data_cut2 = ' '.join(jieba.lcut(text2))
w.generate(data_cut2)
image = w.to_file('消极评论词云.png')
# 显示词云文件
plt.imshow(w)
plt.axis("off")
plt.show()
#消极评论关键词top10
key_words = jieba.analyse.extract_tags(sentence=text2, topK=10, withWeight=True, allowPOS=())
key_words
[('手机', 0.19237764869875004),
('京东', 0.08930157104159077),
('未填写', 0.08087213276666493),
('评价', 0.06602737843353074),
('屏幕', 0.05285184715212572),
('快递', 0.050103021155518554),
('用户', 0.05005720904465942),
('充电', 0.04605195695403029),
('收到', 0.038929704221495554),
('没有', 0.03758001077768642)]
消极评论关键词显示，"屏幕""快递""充电"是造成用户体验不佳的几个重要因素；屏幕和充电问题有可能是手机不良品率过高或快递压迫；
因此平台应注重提高手机品控，降低不良品率；另外应设法提升发货，配送，派件的效率和质量。
本文使用jieba，snownlp，wordcloud，matplotlib等模块对文本数据进行了简要的情感分析及可视化，旨在了解用户使用体验，以此对平台运营提出优化建议。
