夜雨聆风
【计算机毕设/任务书-免费领取源码】基于数据挖掘的外卖评论分析与可视化
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- 功能点
： - 数据采集功能
：从各大外卖平台上抓取用户的评论数据，包括评论的文本内容、评论时间、评分、用户信息等。预期效果是能够全面且准确地获取到足够多的外卖评论数据，为后续分析提供丰富的素材。 - 数据清洗功能
：对采集到的原始数据进行清洗，去除重复评论、无效字符、乱码等。同时，对缺失值进行处理，如删除或填充。确保数据的质量和一致性，为后续分析奠定良好基础。 - 情感分析功能
：运用自然语言处理技术，对清洗后的评论进行情感倾向分析，判断评论是积极、消极还是中性。可以通过构建情感词典或使用机器学习模型来实现，能够准确地识别出用户对不同外卖商家的态度。 - 关键词提取功能
：从评论中提取出关键的词汇和短语，例如菜品口味、配送速度、服务态度等。这些关键词能够反映出用户关注的重点，帮助商家了解自身的优势和不足。 - 可视化功能
：将分析结果以直观的图表、报表等形式展示出来，如柱状图展示不同商家的评分分布，词云图展示高频关键词等。让用户能够快速、清晰地理解数据背后的信息。 - 商家排名功能
：根据各项分析指标，如综合评分、好评率等，对商家进行排名。为用户选择外卖商家提供参考，同时也能激励商家提升自身服务质量。 - 目的与意义
： - 研究目的
：本选题旨在通过对大量外卖评论数据的挖掘和分析，深入了解用户的需求和满意度，为外卖商家提供有针对性的改进建议，同时也为消费者提供更准确的消费参考。 - 实际应用场景意义
：对于外卖商家来说，可以根据分析结果优化菜品、提高服务质量、调整营销策略，从而提高用户满意度和市场竞争力。对于消费者而言，能够更直观地了解不同商家的优缺点，做出更明智的选择。 - 行业发展意义
：有助于推动外卖行业的健康发展，促进市场的良性竞争。通过对用户反馈的及时响应和改进，提升整个行业的服务水平和用户体验。 - 本选题的研究思路及方法
：研究方法 - 文献研究法
：查阅相关的学术文献和行业报告，了解外卖评论分析的现状和前沿技术，为研究提供理论支持和方法借鉴。 - 实验法
：在数据挖掘过程中，对不同的算法和模型进行实验和比较，选择最适合的方法来实现情感分析、关键词提取等功能。 - 机器学习方法
：利用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，构建情感分析模型和分类模型，提高分析的准确性和效率。 - 研究思路
：首先，明确研究问题，即要通过外卖评论分析解决什么问题，如商家服务改进、用户消费决策等。然后，进行数据采集，从多个渠道获取外卖评论数据。接着，对数据进行清洗和预处理，使其符合分析要求。再运用合适的分析方法进行数据挖掘，如情感分析、聚类分析等。最后，将分析结果进行可视化展示，并根据结果提出相应的建议和决策。 ： - 技术方案
： - 编程语言
：选择 Python 作为主要的编程语言，因为它具有丰富的数据分析和机器学习库，如 Numpy、Pandas、Scikit – learn、NLTK 等，能够方便地实现数据处理、分析和挖掘功能。 - 数据采集框架
：使用 Scrapy 框架进行数据采集，它是一个强大的 Python 爬虫框架，能够高效地从网页上抓取数据。 - 数据存储
：采用 MySQL 数据库来存储采集到的外卖评论数据，方便数据的管理和查询。 - 自然语言处理工具
：使用 NLTK（Natural Language Toolkit）和 SpaCy 等工具进行文本处理和分析，如分词、词性标注、情感分析等。 - 可视化工具
：使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等库进行数据可视化，将分析结果以各种图表的形式展示出来。 - 机器学习框架
：使用 Scikit – learn 和 TensorFlow 等框架来构建和训练机器学习模型，实现情感分析、分类等功能。在项目中，将 Python 作为开发的核心语言，利用 Scrapy 采集数据并存储到 MySQL 中，使用 NLTK 和机器学习框架进行数据挖掘，最后通过可视化工具将结果呈现给用户。
