Вступ
Аналіз відгуків з додатків, таких як Threads, є важливим для розуміння досвіду та сприйняття користувачів. У цій статті розглядається процес аналізу відгуків за допомогою методів аналізу даних, що включає очищення даних, екстракцію сентиментів і візуалізацію результатів для отримання глибоких інсайтів.
Процес аналізу даних відгуків
- Імпорт даних відгуків
- Пояснення: Перший крок — імпортувати дані відгуків користувачів у RapidMiner. Ці дані можуть надходити з різних джерел, таких як база даних додатку або CSV файл. Дані включають текст відгуків, рейтинги та іншу інформацію.
- Мета: Переконатися, що всі дані доступні в середовищі для подальшого оброблення.
- Очищення даних
- Пояснення: Очищення даних здійснюється за допомогою оператора Replace для видалення непотрібних символів або слів, таких як спеціальні символи чи загальні слова, що не додають цінності аналізу.
- Мета: Очистити дані для усунення шуму та забезпечити якісні дані для аналізу.
- Конвертація з номінального в текст
- Пояснення: Номінальні дані, такі як рейтинги (числа), перетворюються на текст за допомогою оператора Nominal to Text. Це дозволяє виконати аналіз сентиментів для розуміння контексту та емоцій за цифрами.
- Мета: Забезпечити можливість глибшого аналізу тексту відгуків для екстракції сентиментів.
- Вибір атрибутів
- Пояснення: Оператор Select Attribute використовується для вибору лише тих атрибутів, що є релевантними для набору даних. Наприклад, для аналізу сентиментів потрібні лише текст відгуків і рейтинги.
- Мета: Зосередити аналіз на найбільш важливих атрибутах для підвищення ефективності та точності.
- Екстракція сентиментів
- Пояснення: Оператор Extract Sentiment використовується для визначення сентименту кожного відгуку. Сентимент категоризується як позитивний, негативний або нейтральний на основі текстового аналізу.
- Мета: Оцінити загальне сприйняття користувачами додатку та визначити закономірності сентиментів.
- Створення нових атрибутів
- Пояснення: Нові атрибути створюються за допомогою оператора Generate Attribute для додаткових інсайтів. Наприклад, новий атрибут може містити середній бал сентименту або кількість слів у відгуку.
- Мета: Додати нові виміри для покращеного розуміння даних.
- Агрегація даних
- Пояснення: Дані агрегуються за допомогою оператора Aggregate, щоб згрупувати відгуки за певними атрибутами, такими як дата чи категорія користувачів. Це допомагає бачити тренди з часом або за групами користувачів.
- Мета: Виявити закономірності та тренди в агрегованих даних відгуків.
- Візуалізація результатів
- Пояснення: Результати аналізу відображаються у вигляді графіків або таблиць для надання чіткої візуалізації. Прикладом графіка є розподіл сентиментів або денні тренди сентиментів.
- Мета: Допомогти швидко і глибоко зрозуміти результати аналізу через візуалізацію даних.
Після виконання цього процесу, результати аналізу надають різноманітні інсайти, такі як:
- Домінуючий сентимент: Визначення того, чи є користувачі більше схильними до позитивного, негативного чи нейтрального сентименту щодо додатку.
- Загальні скарги: Текстовий аналіз відгуків допомагає виявити проблеми або питання, з якими часто стикаються користувачі.
- Позитивні аспекти: Визначення функцій або аспектів додатку, які користувачі найбільше цінують.
Перекладено з: “Sentimen Pengguna Threads: Mengupas Ulasan untuk Peningkatan Aplikasi”