Betreff :Datenanalyse
Thema :Stimmungsanalyse von Produktbewertungen
Ziel :Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, eine Stimmungsanalyse für Produktbewertungen durchzuführen, um die Stimmung des Rezensenten gegenüber dem Produkt zu ermitteln.
Anleitung :
1. Datenvorbereitung :
- Sammeln Sie einen Datensatz mit Produktbewertungen aus einer geeigneten Quelle (z. B. Amazon, Yelp).
- Bereinigen Sie die Daten, indem Sie doppelte Bewertungen entfernen, fehlende Werte behandeln und den Text in Kleinbuchstaben umwandeln.
2. Explorative Datenanalyse :
- Untersuchen Sie die Daten, um ihre Eigenschaften und Verteilung zu verstehen.
- Führen Sie grundlegende Statistiken wie Häufigkeitszählungen und Wortwolken durch, um in den Rezensionen häufig verwendete Wörter und Ausdrücke zu identifizieren.
3. Stimmungsanalyse :
- Verwenden Sie eine geeignete Sentiment-Analyse-Bibliothek oder ein geeignetes Tool (z. B. TextBlob, VADER oder spaCy), um jeder Rezension Sentiment-Scores zuzuweisen.
- Gruppieren Sie die Bewertungen basierend auf ihren Stimmungswerten in positive, negative oder neutrale Kategorien.
4. Feature-Engineering :
- Extrahieren Sie relevante Merkmale aus den Bewertungen, die zur Stimmung beitragen könnten. Dazu können Worthäufigkeiten, Satzzeichen oder andere NLP-bezogene Merkmale gehören.
5. Modell für maschinelles Lernen :
- Entwickeln Sie ein überwachtes maschinelles Lernmodell, um die Bewertungen als positiv oder negativ zu klassifizieren.
- Trainieren Sie das Modell anhand der gekennzeichneten Daten und bewerten Sie seine Leistung anhand geeigneter Metriken (z. B. Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score).
6. Modellinterpretation :
- Visualisieren Sie die Vorhersagen des Modells mithilfe von Verwirrungsmatrizen oder anderen relevanten Visualisierungen.
- Analysieren Sie die falsch klassifizierten Bewertungen, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
7. Berichterstattung :
- Schreiben Sie einen Bericht, der die Ergebnisse der Stimmungsanalyse zusammenfasst.
- Geben Sie Details zur Datenvorbereitung, explorativen Datenanalyse, Feature-Engineering, Modelltraining und Evaluierungsergebnissen an.
Einreichung :
- Reichen Sie Folgendes ein:
- Ein Jupyter-Notebook oder ein Python-Skript, das Ihren Code und Ihre Analyse enthält.
- Ein PDF-Bericht mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse.
Frist :
- Der Auftrag ist am [Datum] fällig.
- Für verspätete Einreichungen wird eine Strafe von 10 % pro Tag erhoben.