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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

如何從 “用戶(hù)評(píng)論”中挖掘業(yè)務(wù)價(jià)值

2019-06-21 11:26:18 次
2019年電商依然是消費(fèi)增長(zhǎng)的主力軍。今年前5個(gè)月，我國(guó)網(wǎng)上零售額總額達(dá)到3.86萬(wàn)億元，在社會(huì)消費(fèi)品零售總額中占比超過(guò)1/5。剛剛過(guò)去的618購(gòu)物節(jié)，各個(gè)電商又再次刷新了自己的平臺(tái)銷(xiāo)售記錄。電子商務(wù)成為我們消費(fèi)者選購(gòu)商品的主要平臺(tái)，而購(gòu)買(mǎi)后填寫(xiě)評(píng)價(jià)也是很多人的習(xí)慣，這些評(píng)價(jià)可能是分享喜悅夸獎(jiǎng)物有所值的，也可能是是吐槽不滿的。這些或長(zhǎng)或短的文字，包含了用戶(hù)對(duì)于產(chǎn)品或者服務(wù)的認(rèn)可與接受度。
產(chǎn)品或者服務(wù)的提供商或者銷(xiāo)售商，如何通過(guò)這一條條的評(píng)論來(lái)解讀用戶(hù)想法，作為后續(xù)產(chǎn)品與服務(wù)改進(jìn)或者營(yíng)銷(xiāo)策略?xún)?yōu)化的重要參考依據(jù)。針對(duì)這些非結(jié)構(gòu)化的用戶(hù)評(píng)論的分析與解讀，我們需要借用“文本分析”的方法來(lái)完成。
文本分析的本質(zhì)是從給定文本中獲取高質(zhì)量、有用信息的自動(dòng)化過(guò)程，其一般步驟為：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、文本挖掘分析、可視化分析。
 文本挖掘
評(píng)論數(shù)據(jù)一般為消費(fèi)者對(duì)特定商品的評(píng)價(jià)或是社會(huì)大眾對(duì)新聞事件的評(píng)論，信息通常分布在網(wǎng)頁(yè)中，一般采取爬蟲(chóng)的方式獲取數(shù)據(jù)。評(píng)論數(shù)據(jù)多為非正式的書(shū)面評(píng)論，存在諸多非法字符比如表情、符號(hào)等，往往需要通過(guò)數(shù)據(jù)清洗完成數(shù)據(jù)的規(guī)整。清洗后的數(shù)據(jù)可以基于自然語(yǔ)言處理相關(guān)技術(shù)（詞法分析、句法分析、信息抽取、主旨話題模型）進(jìn)行分析；文本分析結(jié)果可進(jìn)一步結(jié)合數(shù)據(jù)的元信息做場(chǎng)景化的可視化面板展示。
評(píng)論數(shù)據(jù)作為用戶(hù)問(wèn)題、建議、態(tài)度的載體，對(duì)產(chǎn)品評(píng)估和改進(jìn)優(yōu)化極具價(jià)值。對(duì)于用戶(hù)評(píng)論數(shù)據(jù)，我們可以通過(guò)文本分析解讀用戶(hù)的關(guān)注焦點(diǎn)、主要討論話題、用戶(hù)的情感傾向，以及主要評(píng)論的主體對(duì)象等。小T以某電商手機(jī)的用戶(hù)評(píng)論為例，通過(guò)對(duì)用戶(hù)評(píng)論的進(jìn)行分析，獲取客戶(hù)對(duì)于手機(jī)相關(guān)評(píng)價(jià)，為手機(jī)設(shè)計(jì)優(yōu)化提供參考和依據(jù)。
 評(píng)論分析

評(píng)論焦點(diǎn)分析-獲取評(píng)論關(guān)鍵詞

評(píng)論焦點(diǎn)分析通過(guò)關(guān)鍵詞抽取技術(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞獲取，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞的詞頻大小獲取評(píng)論焦點(diǎn)的熱度，具體挖掘流程如下所示。首先基于詞法分析做評(píng)論的分詞和詞條的詞性標(biāo)注，文本過(guò)濾篩選符合關(guān)鍵詞搜索域的詞條，比如，名詞、動(dòng)詞、形容詞等，接著基于關(guān)鍵詞抽取技術(shù)抽取關(guān)鍵詞，最后，對(duì)關(guān)鍵詞做詞頻統(tǒng)計(jì)并基于詞云圖展示評(píng)論熱點(diǎn)評(píng)論焦點(diǎn)。
 文本挖掘-獲取評(píng)論數(shù)據(jù)
經(jīng)過(guò)上述挖掘流程完成評(píng)論焦點(diǎn)抽取，如下是關(guān)鍵詞抽取的結(jié)果示例：

評(píng)論數(shù)據(jù)

統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞詞頻并基于詞云圖進(jìn)行展現(xiàn)，以手機(jī)評(píng)論為分析場(chǎng)景，則可以看到：評(píng)論的焦點(diǎn)集中在手機(jī)電池是否耐用、手機(jī)外觀、系統(tǒng)流暢性、手機(jī)拍照清晰度等方面。
 用戶(hù)評(píng)論詞云圖
評(píng)論話題分析-獲取評(píng)論主題

每一條評(píng)論都圍繞一個(gè)或幾個(gè)核心主旨進(jìn)行闡述，這個(gè)核心主旨就是評(píng)論的中心思想?；谥髦荚掝}分析技術(shù)獲取文本主旨，每一條評(píng)論可能包含多個(gè)主旨話題，每一個(gè)話題包含多個(gè)主題詞，通過(guò)評(píng)論的隸屬度確定評(píng)論所屬的主旨話題，通過(guò)主題詞的分布確定主旨的含義。評(píng)論話題的具體分析流程如下，此過(guò)程要依次進(jìn)行詞法分析、文本過(guò)濾、主旨話題分析：
 用戶(hù)評(píng)論文本數(shù)據(jù)
基于評(píng)論文本構(gòu)建主旨話題分析模型，模型結(jié)構(gòu)如下所示。根據(jù)每個(gè)話題下的主題詞的分布可以確定主題的含義，比如：外觀、電池等，分別給每個(gè)主題注明主題含義。

評(píng)論文本數(shù)據(jù)

完成上述主題模型編輯后，基于主題模型對(duì)評(píng)論文本打標(biāo)簽，即給出每條評(píng)論文本的話題。
文本分析

評(píng)論情感分析-獲取用戶(hù)情感傾向

評(píng)論文本中往往帶著評(píng)論者的主觀情感色彩，這些積極、中性或消極的評(píng)價(jià)表達(dá)了評(píng)價(jià)者對(duì)產(chǎn)品品牌的態(tài)度傾向。基于情感分析模型，能夠分析出評(píng)論中的情感色彩；具體的挖掘流程如下，依次進(jìn)行詞法分析、文本過(guò)濾、情感分析。
評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析 
情感分析完成每一條文本的情感預(yù)測(cè)，得出用戶(hù)評(píng)論內(nèi)容是積極、消極還是中性：

情感分析

評(píng)論觀點(diǎn)抽取-獲取評(píng)論觀點(diǎn)

評(píng)論文本往往會(huì)在不同的關(guān)注點(diǎn)上表達(dá)評(píng)論者對(duì)某一要素的看法，即評(píng)論者秉持的觀點(diǎn)。觀點(diǎn)由評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)構(gòu)成，以“手機(jī)外觀漂亮”為例，則評(píng)價(jià)對(duì)象是外觀，評(píng)價(jià)是漂亮，評(píng)論觀點(diǎn)往往代表著評(píng)論者的關(guān)注焦點(diǎn)及其情感?；诰浞ǚ治鼋Y(jié)合觀點(diǎn)規(guī)則實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)論文本的觀點(diǎn)抽取，此過(guò)程對(duì)評(píng)論依次進(jìn)行詞法分析、句法分析、觀點(diǎn)抽取。
 評(píng)論觀點(diǎn)抽取
在抽取觀點(diǎn)過(guò)程中，可以指定評(píng)價(jià)對(duì)象，進(jìn)而有針對(duì)性的抽取指定對(duì)象的評(píng)論觀點(diǎn)；比如：抽取拍照、外觀、電池、系統(tǒng)、性?xún)r(jià)比等評(píng)論對(duì)象的觀點(diǎn)，抽取出的觀點(diǎn)如下所示：

文本分析

基于評(píng)論觀點(diǎn)做詞頻統(tǒng)計(jì)，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)評(píng)論：
 給予TempoBI的評(píng)論數(shù)據(jù)詞云圖

評(píng)價(jià)對(duì)象抽取-獲取評(píng)論對(duì)象

面對(duì)一系列的評(píng)論數(shù)據(jù)，每一條評(píng)論關(guān)注點(diǎn)不盡相同，比如：針對(duì)手機(jī)的評(píng)論，有些人關(guān)注外觀、有些人關(guān)注性?xún)r(jià)比、有些人關(guān)注拍照等，基于信息抽取技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)論對(duì)象的抽取，抽取結(jié)果如下所示：

用戶(hù)評(píng)論數(shù)據(jù)

基于文本挖掘分析可以獲取諸多信息，將挖掘獲取信息和數(shù)據(jù)的元信息相結(jié)合做可視化分析，更能夠直觀分析用戶(hù)評(píng)論隱藏的規(guī)律。以下是小T列舉了“可視化分析+挖掘分析”的示例，基于不同的分析維度可以窺探到更多的市場(chǎng)訊息。
將年齡與評(píng)論話題相結(jié)合：基于評(píng)論話題分析結(jié)果結(jié)合評(píng)論者年齡分布做可視化分析，分析不同年齡段用戶(hù)對(duì)手機(jī)關(guān)注維度的區(qū)別：
 文本分析可視結(jié)果

將品牌與情感分析相結(jié)合：基于情感分析結(jié)果結(jié)合各手機(jī)品牌信息可分析不同品牌的市場(chǎng)歡迎度（小T特別強(qiáng)調(diào)：僅為分析示例，不代表真實(shí)情況哦）：
 文本挖掘結(jié)果可視化

通過(guò)以上分析，我們將原本難以解讀的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”，借用可視化方法更直觀地解讀用戶(hù)評(píng)價(jià)。為手機(jī)制造商與銷(xiāo)售平臺(tái)提供業(yè)務(wù)決策參考依據(jù)。
基于文本分析的“用戶(hù)評(píng)價(jià)”解讀，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，零售、金融、旅游、政務(wù)……只要能夠獲取到評(píng)論內(nèi)容的載體平臺(tái)，都可以通過(guò)對(duì)評(píng)論文本的解讀，來(lái)實(shí)現(xiàn)自身產(chǎn)品與服務(wù)的優(yōu)化、營(yíng)銷(xiāo)與競(jìng)爭(zhēng)策略調(diào)整、精細(xì)化管理等。
而要實(shí)現(xiàn)用戶(hù)評(píng)價(jià)分析，如果您的數(shù)據(jù)量不是很大，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)算法如R語(yǔ)言或Python等，可以采用編碼的方式實(shí)現(xiàn)。如果您的數(shù)據(jù)量較大，分析完成后還需要與業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)相融合，那么小T給您安利一款簡(jiǎn)單好用的AI建模工具，不需要復(fù)雜編碼，簡(jiǎn)單拖拽就可以實(shí)現(xiàn)以上分析。來(lái)張圖感受一下：
 TempoAI文本挖掘流程

這款工具就是美林?jǐn)?shù)據(jù)自主研發(fā)的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，是一款集數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)應(yīng)用于一體的軟件產(chǎn)品。它秉持“智能、互動(dòng)、增值”的設(shè)計(jì)理念，面向企業(yè)級(jí)用戶(hù)提供自助式數(shù)據(jù)探索與分析能力，為企業(yè)提供從BI到AI的一體化數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用解決方案。
不僅可以進(jìn)行文本數(shù)據(jù)分析，還支持上百種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以滿足多種業(yè)務(wù)分析與建模需求。是一款安全自主可控的優(yōu)秀國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用軟件！
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