Progetto_Data_Mining 我们的想法是进行分析,以了解哪些是欧洲最好的酒店。 数据集链接: : 清洁和数据准备方面的目标: 通过情感分析从评论文本中提取“积极”得分。 从经度和纬度中提取酒店的城市和国家/地区。 空值管理。 图形可视化的功能,以便更好地观察分布。 主要分析目标: 研究审阅者的国籍与评论的积极程度之间的可能相关性。 研究从结帐到获得反馈的天数与积极反馈程度之间的可能相关性。 确定正面,负面评论和标签的常用单词子组。 根据评论训练酒店评分模型。 训练回归模型,以将地理位置和一年中的时间与正反馈相关联。 修改/修改后的评价: 0.0.1阿尔吉翁托·梅多多·迪·里索卢佐翁瓦莱·诺里·内·坎皮·拉特 0.0.2合作协议的成立 0.0.3违约金天数_自视觉以来的回顾 0.0.4农业信息 0.0.5零件特征可视化 0.0.6图像的系统性 0