如何使用Python进行餐馆满意度分析——K-means算法与NLP情感分析实战

news2024/9/27 5:53:01

🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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餐馆满意度分析系统-选题背景
餐馆满意度分析系统-技术选型
餐馆满意度分析系统-视频展示
餐馆满意度分析系统-图片展示
餐馆满意度分析系统-代码展示
餐馆满意度分析系统-文档展示
餐馆满意度分析系统-结语

餐馆满意度分析系统-选题背景

餐饮业作为服务行业的代表，顾客的满意与否直接关系到企业的生存与发展。然而，传统的满意度调查方法往往依赖于简单的问卷，缺乏深入的数据挖掘和分析。在这样的情况下，课题的提出显得尤为必要。通过对顾客评价的大数据分析，我们可以更准确地把握顾客的真实需求，从而指导餐馆改进服务。

现有的满意度分析工具和方法虽然在某些方面取得了一定的成效，但仍存在不少问题。例如，它们往往忽视了对非结构化文本数据，如在线评论的情感分析，导致分析结果不够全面和深入。此外，缺乏有效的数据聚类手段，使得分析结果难以应用于实际的运营决策中。因此，本课题旨在通过引入K-means算法和NLP情感分析方法，解决这些问题，提升分析的准确性和实用性。

本课题的理论意义在于，它将先进的机器学习算法和自然语言处理技术应用于餐饮服务领域，为数据分析提供了新的研究视角。在实践意义上，课题的研究成果能够帮助餐馆更有效地识别顾客需求，优化服务流程，提高顾客满意度，进而增强企业的市场竞争力。

餐馆满意度分析系统-技术选型

数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：Django
前端：Vue+ElementUI
开发工具：PyCharm

餐馆满意度分析系统-视频展示

如何使用Python进行餐馆满意度分析——K-means算法与NLP情感分析实战

餐馆满意度分析系统-图片展示

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餐馆满意度分析系统-代码展示

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
from textblob import TextBlob
import pandas as pd

# 假设我们有一个DataFrame 'df'，其中包含两列：'review'（顾客评论）和'review_id'（评论ID）
# df = pd.DataFrame({'review_id': [1, 2, 3, ...], 'review': ['评论内容1', '评论内容2', '评论内容3', ...]})

# 使用TF-IDF进行文本向量化
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(df['review'])

# 使用K-means算法进行聚类
true_k = 5  # 假设我们想要将评论分为5类
model = KMeans(n_clusters=true_k, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1)
model.fit(X)

# 将聚类结果添加到DataFrame
df['cluster'] = model.labels_

# 定义一个函数来进行情感分析
def analyze_sentiment(text):
    analysis = TextBlob(text)
    # 返回 polarity，范围是 [-1,1]，1 表示积极，-1 表示消极
    return analysis.sentiment.polarity

# 应用情感分析函数
df['sentiment'] = df['review'].apply(analyze_sentiment)

# 现在df包含了每条评论的聚类标签和情感极性
# 可以进一步分析每个聚类中的情感分布
cluster_sentiments = df.groupby('cluster')['sentiment'].mean()

print(cluster_sentiments)

# 输出每个聚类的平均情感得分
for i in range(true_k):
    print(f"Cluster {i}: Average Sentiment Score = {cluster_sentiments[i]}")