Python数据分析实战：用户评论情感倾向分析
项目简介
本项目旨在通过Python对用户的评论数据进行情感倾向分析。通过对评论数据的处理和分析，判断用户对某一产品或服务的情感态度，从而帮助企业了解用户反馈，优化产品和服务。
项目背景
- 情感分析：通过模型判断用户评论信息的情感态度，分析消极和积极的占比。
- 分词分析：使用分词模型对评论内容进行切分，分析客户关注的重点。
数据获取
项目数据来源于数据库，通过SQL查询获取用户评论数据。数据包括用户ID、用户名、年龄、评论内容、情感值、评论时间和评论主题。
情感倾向分析
使用百度飞浆（PaddlePaddle）模型库中的情感分析模型，将评论数据转化为情感类别（积极或消极）。通过设定阈值，将评论划分为积极或消极。
数据分析
- 总体评论倾向：统计整体评论的情感分布，了解用户的好评和差评比例。
- 评论分布：分析不同主题下的评论分布，了解用户在不同主题上的关注点。
- 情感倾向分布：统计各主题下的情感倾向，进一步分析用户在不同主题上的情感态度。
评论分词
使用百度飞浆的LAC分词模型对评论内容进行分词，去除停用词后，绘制词云图，直观展示用户评论中的高频词汇。
结论
通过分析，总结出用户的好评比例、关注的重点主题以及各主题下的情感倾向，为企业提供有价值的用户反馈信息。
源码地址
项目源码可在文末获取。
通过本项目，您可以学习到如何使用Python进行数据分析，特别是情感分析和分词处理，帮助您更好地理解和处理用户评论数据。