文本分析和情感分析 用于产品评论注释的文本分析和情感分析。 输入 : 使用“ AmazonComments.csv”,其中包含使用某些R代码从亚马逊获取的评论。 输出 : 词云 CSV文件-每个评论注释的情感极性。“ AmazonReviewSentimentAnalysis.csv” 我们发现,在611条评论中,有49条具有负极性,而562条具有正极性或中性极性。 从否定词云中,我们看到诸如说明,手册,订购,购买,用户指导,联系方式,服务之类的单词。这意味着可能会有一些关于用户手册/控制器的投诉,或者购买周期或客户可能有问题护理服务。 业务现在可以进一步研究这些以改进流程。 5,我们还会看到一些诸如设置,关闭,插头,探头,电源选项,界面之类的词。 这些可能会导致某些人对恒温器的设计或零件不满意。 业务现在有一些改进领域需要进一步研究。 来自twitter- Textblob和