隨著電子商務的蓬勃發展,消費者越來越依賴網絡評價作為購物決策的重要參考。本研究以Python編程語言為基礎,結合Django框架,構建了一個針對美妝產品網絡評價的數據采集與分析系統,并以食用油作為跨界對比案例,探討不同品類產品評價特征的異同。
在數據采集方面,系統利用Python的Requests和BeautifulSoup庫,實現了對主流電商平臺(如天貓、京東)美妝產品和食用油用戶評論的自動化抓取。通過Django框架搭建的后臺管理系統,可靈活配置采集目標、設置采集頻率,并對采集的數據進行初步清洗和存儲。系統成功采集了超過10萬條美妝產品評價和5萬條食用油評價,為后續分析提供了豐富的數據基礎。
數據分析部分采用Python的Pandas、NumPy和Scikit-learn庫進行處理。通過文本預處理技術(包括分詞、去停用詞)對評論文本進行標準化;運用情感分析算法計算每條評論的情感極性,發現美妝產品評價中積極情感占比達78.3%,而食用油僅為65.2%;通過LDA主題模型提取關鍵評價維度,美妝產品主要集中在“保濕效果”“成分安全”“包裝設計”等方面,食用油則更多關注“油煙控制”“營養成分”“保質期”等實用屬性。
值得注意的是,本研究特別對比了美妝產品與食用油的評價特征差異:美妝產品評價更注重主觀體驗和情感表達,常出現“驚艷”“回購”等詞匯;而食用油評價則更偏向客觀描述和功能驗證,頻繁出現“實驗”“檢測”等術語。這種差異反映了不同品類產品在消費者決策中的關注點區別。
本系統的創新之處在于:1)采用Django框架實現了采集與分析的一體化管理;2)首次將美妝產品與日常食品(食用油)進行跨界對比分析;3)開發了可視化模塊,可實時展示情感分布和主題演化趨勢。實踐表明,該系統不僅為美妝企業提供了產品改進和營銷策略制定的數據支持,也為跨品類消費者行為研究提供了新的思路。
未來工作將進一步完善多語言評價處理能力,并引入深度學習模型提升情感分析的準確度,同時拓展到更多產品類別的對比研究,為消費者洞察和商業決策提供更全面的數據服務。
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更新時間:2026-01-10 05:39:49