最近收到不少留言,除了夸小Z腦洞奇清的,問(wèn)最多的竟然是:
“我是偏運(yùn)營(yíng)/業(yè)務(wù)分析的,復(fù)雜的分析算法我不會(huì),還有什么方法能夠?qū)υu(píng)價(jià)類數(shù)據(jù)做更深入分析嗎?”
剛開(kāi)始我會(huì)昧著良心回復(fù)“詞云啊!”
然鵝總是會(huì)被DISS“詞云太簡(jiǎn)單了吧,有點(diǎn)low!”
我猙獰一笑,雖然這個(gè)問(wèn)題有點(diǎn)像“我長(zhǎng)的不帥也沒(méi)錢(qián),有沒(méi)有什么辦法能夠追到白富美”。但從數(shù)據(jù)分析的角度來(lái)看,仍不失為一個(gè)好問(wèn)題。
好在哪里呢?在回答之前,先瞧一個(gè)數(shù)據(jù)分析常見(jiàn)思維誤區(qū):
一些同學(xué)總是認(rèn)為,分析不出來(lái)有價(jià)值的結(jié)果,是因?yàn)橛袃芍粩r路虎,一是數(shù)據(jù)量和維度不夠,二是因?yàn)樽约翰粫?huì)復(fù)雜的分析模型和算法。然后,也沒(méi)有再去思考,如何基于現(xiàn)狀更進(jìn)一步地分析問(wèn)題。
數(shù)據(jù)維度和算法的價(jià)值當(dāng)然不言而喻,但總是把分析不出結(jié)果和價(jià)值的鍋甩出去,這種歸錯(cuò)于外的思維非常危險(xiǎn),它營(yíng)造了一種“分析不出結(jié)果,我也沒(méi)辦法”的心安理得。
而“我不會(huì)高階分析工具和方法,但基于現(xiàn)狀,去思考或者詢問(wèn)有沒(méi)有更好的分析方式”,雖然這種思維也有槽點(diǎn),但本身算是一種在現(xiàn)階段嘗試去解決問(wèn)題的思路。
So,我們循著后一種思路,以李子柒在天貓上賣(mài)的一款辣椒醬評(píng)價(jià)為例:
看看基于現(xiàn)有的“單薄”數(shù)據(jù)維度,怎樣讓分析再向前邁進(jìn)一步。
01 明確目標(biāo)
魯迅曾經(jīng)沒(méi)說(shuō)過(guò):“明確分析目標(biāo),你的分析已經(jīng)成功了一大半”。
做深入分析之前,面對(duì)這一堆評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),我們要明確,究竟想通過(guò)分析來(lái)解決什么問(wèn)題?只有明確分析目標(biāo),才能把發(fā)散的思維聚焦起來(lái)。
為了給大家一個(gè)明確的分析錨點(diǎn),假設(shè)我們是這款辣椒醬的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人,要基于評(píng)價(jià),更好的獲悉消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的看法,從而為后續(xù)產(chǎn)品優(yōu)化提供思路。
所以,我們的分析目標(biāo)是“基于評(píng)價(jià)反饋,量化消費(fèi)者感知,指導(dǎo)優(yōu)化產(chǎn)品”。
注:這里給到的一個(gè)假設(shè)目標(biāo)并不完美,主要是拋磚引玉,大家可以從不同的維度來(lái)提出目標(biāo)假設(shè),嘗試不同分析方向。
是不是有那么一丟丟分析思路了?別急,目標(biāo)還需要繼續(xù)拆解。
02 拆解目標(biāo)
這些年來(lái),最有價(jià)值的一個(gè)字,便是“拆”了:
在數(shù)據(jù)分析中也是同理。
我們?cè)谏弦徊揭呀?jīng)確定了“基于評(píng)價(jià)優(yōu)化產(chǎn)品”的目標(biāo),但這只是一個(gè)籠統(tǒng)模糊的目標(biāo)。要讓目標(biāo)真正可落地,“拆”是必不可少的一步。
“拆”的藝術(shù)大體可以分為兩步,第一步是換位思考。
評(píng)價(jià)來(lái)源于客戶,客戶對(duì)產(chǎn)品有哪些方面的感知呢?我們可以閉上眼睛,幻想自己購(gòu)買(mǎi)了這款辣椒醬。
接著進(jìn)入第二步,基于換位的邏輯拆解,這里可以按照模擬購(gòu)物流程的邏輯來(lái)拆解:
首先,李子柒本身有非常強(qiáng)的IP光環(huán),大家在選購(gòu)時(shí)或多或少是慕名而來(lái)。所以,在購(gòu)買(mǎi)決策時(shí),到底有多大比例是沖著李子柒來(lái)的?
Next,在沒(méi)收到貨前,影響體驗(yàn)的肯定是物流,付款到收貨用了幾天?派送員態(tài)度怎么樣,送貨上門(mén)了嗎?
收到貨后,使用之前,體感最強(qiáng)的則是包裝。外包裝有沒(méi)有破損?有沒(méi)有變形?產(chǎn)品包裝是精致還是粗糙?
接下來(lái)是產(chǎn)品體驗(yàn),拿辣椒醬來(lái)說(shuō),日期是否新鮮?牛肉用戶是否喜歡?到底好不好吃?
吃完之后,我們建立起了對(duì)產(chǎn)品的立體感知——性價(jià)比。我花錢(qián)買(mǎi)這個(gè)產(chǎn)品到底值不值?這個(gè)價(jià)位是貴了還是便宜?實(shí)惠不實(shí)惠?
品牌、物流、包裝、產(chǎn)品(日期、口味)和性價(jià)比五大天王鋒芒初現(xiàn),我們下一步需要量化消費(fèi)者對(duì)于每個(gè)方面的感知。
03 Python實(shí)現(xiàn)
對(duì)于評(píng)價(jià)的拆解和量化,這里介紹一種簡(jiǎn)單粗暴的方式,按標(biāo)點(diǎn)把整條評(píng)論拆分成零散的模塊,再設(shè)置一系列預(yù)置詞來(lái)遍歷。
注:再次強(qiáng)調(diào)我們這篇內(nèi)容的主題是“如何基于最基礎(chǔ)的技術(shù),做進(jìn)一步的分析,這里假設(shè)我們只會(huì)最基礎(chǔ)的python語(yǔ)法和pandas。
有同學(xué)會(huì)問(wèn)“為什么不用分詞”!此問(wèn)可謂正中我懷。不過(guò),我把這個(gè)問(wèn)題當(dāng)作開(kāi)放式思考題留給大家——如果用分詞,如何實(shí)現(xiàn)同樣的效果,以及有什么優(yōu)缺點(diǎn)?
言歸正傳,我們先看看實(shí)戰(zhàn)爬取的評(píng)論數(shù)據(jù),一共1794條:
把每條評(píng)論按照標(biāo)點(diǎn)拆分成短句,為了省事,用了簡(jiǎn)單的正則拆分:
我們發(fā)現(xiàn),就算是比較長(zhǎng)段的評(píng)論,也只是涉及到品牌、物流、包裝、產(chǎn)品和性價(jià)比的部分方面,所以,我們依次去遍歷匹配,看短句中有沒(méi)有相關(guān)的內(nèi)容,沒(méi)有就跳過(guò),有的話再判斷具體情緒。
以物流為例,當(dāng)短句中出現(xiàn)“物流”、“快遞”、“配送”、“取貨”等關(guān)鍵詞,大體可以判定這個(gè)短句和物流相關(guān)。
接著,再在短句中尋找代表情緒的詞匯,正面的像“快”、“不錯(cuò)”、“棒”、“滿意”、“迅速”;負(fù)面的“慢”、“龜速”、“暴力”、“差”等。
在我們預(yù)設(shè)詞的基礎(chǔ)上進(jìn)行兩次遍歷匹配,大體可以判斷這句話是不是和物流相關(guān),以及客戶對(duì)物流的看法是正面還是負(fù)面:
為方便理解,用了灰常丑陋的語(yǔ)法來(lái)一對(duì)一實(shí)現(xiàn)判斷。包裝、產(chǎn)品和性價(jià)比等其他模塊的判斷,也是沿用上述邏輯,只是在預(yù)設(shè)詞上有所差異,部分代碼如下:
defjudge_comment(df,result): judges=pd.DataFrame(np.zeros(13*len(df)).reshape(len(df),13), columns=['品牌','物流正面','物流負(fù)面','包裝正面','包裝負(fù)面','原料正面', '原料負(fù)面','口感正面','口感負(fù)面','日期正面','日期負(fù)面', '性價(jià)比正面','性價(jià)比負(fù)面']) foriinrange(len(result)): words=result[i] forwordinwords: #李子柒的產(chǎn)品具有強(qiáng)IP屬性,基本都是正面評(píng)價(jià),這里不統(tǒng)計(jì)情緒,只統(tǒng)計(jì)提及次數(shù) if'李子柒'inwordor'子柒'inwordor'小柒'inwordor'李子七'inword or'小七'inword: judges.iloc[i]['品牌']=1 #先判斷是不是物流相關(guān)的 if'物流'inwordor'快遞'inwordor'配送'inwordor'取貨'inword: #再判斷是正面還是負(fù)面情感 if'好'inwordor'不錯(cuò)'inwordor'棒'inwordor'滿意'inwordor'迅速'inword: judges.iloc[i]['物流正面']=1 elif'慢'inwordor'龜速'inwordor'暴力'inwordor'差'inword: judges.iloc[i]['物流負(fù)面']=1 #判斷是否包裝相關(guān) if'包裝'inwordor'盒子'inwordor'袋子'inwordor'外觀'inword: if'高端'inwordor'大氣'inwordor'還行'inwordor'完整'inwordor'好'inwordor '嚴(yán)實(shí)'inwordor'緊'inword: judges.iloc[i]['包裝正面']=1 elif'破'inwordor'破損'inwordor'癟'inwordor'簡(jiǎn)陋'inword: judges.iloc[i]['包裝負(fù)面']=1 #產(chǎn)品 #產(chǎn)品原料是牛肉為主,且評(píng)價(jià)大多會(huì)提到牛肉,因此我們把這個(gè)單獨(dú)拎出來(lái)分析 if'肉'inword: if'大'inwordor'多'inwordor'足'inwordor'香'inwordor'才'inword: judges.iloc[i]['原料正面']=1 elif'小'inwordor'少'inwordor'沒(méi)'inword: judges.iloc[i]['原料負(fù)面']=1 #口感的情緒 if'口味'inwordor'味道'inwordor'口感'inwordor'吃起來(lái)'inword: if'不錯(cuò)'inwordor'好'inwordor'棒'inwordor'鮮'inwordor '可以'inwordor'喜歡'inwordor'符合'inword: judges.iloc[i]['口感正面']=1 elif'不好'inwordor'不行'inwordor'不鮮'inwordor '太爛'inword: judges.iloc[i]['口感負(fù)面']=1 #口感方面,有些是不需要出現(xiàn)前置詞,消費(fèi)者直接評(píng)價(jià)好吃難吃的,例如: if'難吃'inwordor'不好吃'inword: judges.iloc[i]['口感負(fù)面']=1 elif'好吃'inwordor'香'inword: judges.iloc[i]['口感正面']=1 #日期是不是新鮮 if'日期'inwordor'時(shí)間'inwordor'保質(zhì)期'inword: if'新鮮'inword: judges.iloc[i]['日期正面']=1 elif'久'inwordor'長(zhǎng)'inword: judges.iloc[i]['日期負(fù)面']=1 elif'過(guò)期'inword: judges.iloc[i]['日期負(fù)面']=1 #性價(jià)比 if'劃算'inwordor'便宜'inwordor'賺了'inwordor'囤貨'inwordor'超值'inwordor '太值'inwordor'物美價(jià)廉'inwordor'實(shí)惠'inwordor'性價(jià)比高'inwordor'不貴'inword: judges.iloc[i]['性價(jià)比正面']=1 elif'貴'inwordor'不值'inwordor'虧了'inwordor'不劃算'inwordor'不便宜'inword: judges.iloc[i]['性價(jià)比負(fù)面']=1 final_result=pd.concat([df,judges],axis=1) returnfinal_result
運(yùn)行一下,結(jié)果畢現(xiàn):
第一條評(píng)價(jià),很明顯的說(shuō)快遞暴力,對(duì)應(yīng)“物流負(fù)面”計(jì)了一分。
第二條評(píng)價(jià),全面夸贊,提到了品牌,和正面的物流、口感信息。
第三條評(píng)價(jià),粉絲表白,先說(shuō)品牌,再夸口感。
看起來(lái)還不賴,下面我們對(duì)結(jié)果數(shù)據(jù)展開(kāi)分析。
04 結(jié)果分析
我們先對(duì)結(jié)果做個(gè)匯總:
一共爬了1794條評(píng)論,評(píng)論中有提及到我們關(guān)注點(diǎn)的有1937次(之所以用次,是因?yàn)橐粭l評(píng)論中可能涉及到多個(gè)方面)。粗略一瞥,口感和原料占比較高,畫(huà)個(gè)圖更細(xì)致的看看。
看來(lái),辣椒醬的口感(好不好吃)是客戶最最最關(guān)注的點(diǎn),沒(méi)有之一,占比高達(dá)57.98%,領(lǐng)先其他類別N個(gè)身位。
慢隨其后的,是原料、品牌、性價(jià)比和包裝,而物流和日期則鮮有提及,消費(fèi)者貌似不太關(guān)注,或者說(shuō)目前基本滿足要求。
那不同類別正負(fù)面評(píng)價(jià)占比是怎么樣的呢?
整體來(lái)看,主流評(píng)論以好評(píng)為主,其中口感、品牌(這個(gè)地方其實(shí)沒(méi)有細(xì)分)、包裝以正面評(píng)價(jià)占絕對(duì)主導(dǎo)。
原料和性價(jià)比,負(fù)面評(píng)價(jià)占比分別是14%和38%,而物流和日期由于本身占比太少,參考性不強(qiáng)。
作為一個(gè)分析師,我們從原料、性價(jià)比負(fù)面評(píng)價(jià)占比中看到了深挖的機(jī)會(huì)。
原料負(fù)面評(píng)價(jià)是單純的在吐槽原材料嗎?
初步篩選之后,發(fā)現(xiàn)事情并沒(méi)有那么簡(jiǎn)單。
原料負(fù)面評(píng)價(jià)共出現(xiàn)了53次,但里面有24次給了口感正面的評(píng)價(jià),甚至還有8次原料正面評(píng)價(jià)!羅生門(mén)嗎?
這8次即正面又負(fù)面的原料評(píng)價(jià),其實(shí)是揭了我們?cè)陬A(yù)置詞方面的不嚴(yán)謹(jǐn),前面判斷牛肉相關(guān)的短句,“小”就是負(fù)面,“大”就是正面,有些絕對(duì)。
而判斷準(zhǔn)確的原料差評(píng)中,雖然有一半說(shuō)味道不錯(cuò),但還是不留情面的吐槽了牛肉粒之小,之少,甚至還有因此覺(jué)得被騙。
如何讓牛肉粒在體感上獲取更多的好評(píng),是應(yīng)該在產(chǎn)品傳播層做期望控制的宣導(dǎo)?還是在產(chǎn)品層增加牛肉的“肉感”?需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)進(jìn)一步探究。
性價(jià)比呢?
性價(jià)比相關(guān)負(fù)面評(píng)價(jià)共58次,負(fù)面情緒占性價(jià)比相關(guān)的38%。這些負(fù)面評(píng)價(jià)消費(fèi)者大多數(shù)認(rèn)為價(jià)格偏貴,不劃算,還有一部分提到了通過(guò)直播渠道購(gòu)買(mǎi)價(jià)格相對(duì)便宜,但日常價(jià)格難以接受。
坦白講,這款辣醬的價(jià)格在線上確實(shí)屬于高端價(jià)位,而價(jià)格體系是一個(gè)比較復(fù)雜的場(chǎng)景,這里暫不展開(kāi)分析。
但是對(duì)于這部分認(rèn)為性價(jià)比不符預(yù)期的客戶,是應(yīng)該因此反推產(chǎn)品價(jià)格,還是把他們打上“價(jià)格敏感的標(biāo)簽”,等大促活動(dòng)喚醒收割,這是兩條可以考慮并推進(jìn)的道路。
物流和日期提及太少,不具備參考性,但為了不那么虎頭蛇尾,我們還是順手看一眼物流負(fù)面評(píng)價(jià):
果然,物流是一項(xiàng)必備需求,基本滿足預(yù)期的話消費(fèi)者并不會(huì)主動(dòng)提及,沒(méi)達(dá)預(yù)期則大概率會(huì)雷霆震怒。而物流暴力、速度太慢是兩個(gè)永恒的槽點(diǎn)。
至此,我們基于看起來(lái)簡(jiǎn)單的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),用簡(jiǎn)單淺白的方式,做了細(xì)致的拆分,并通過(guò)拆分更進(jìn)一步的量化和分析,向深淵,哦不,向深入邁進(jìn)了那么一丟丟。
總結(jié)
文中涉及到的代碼,主要是拋磚引玉,大家還可以結(jié)合實(shí)際,做更精細(xì)的梳理和判斷。在整個(gè)分析過(guò)程中,去思考如何更深入的分析,如何明確分析方向,如何通過(guò)換位思考和流程拆解,把大目標(biāo)拆成可以分析的小目標(biāo),并最終落地,則需要在實(shí)踐中反復(fù)磨練,與君共勉!
-
模塊
+關(guān)注
關(guān)注
7文章
2784瀏覽量
49731 -
算法
+關(guān)注
關(guān)注
23文章
4701瀏覽量
94851 -
python
+關(guān)注
關(guān)注
56文章
4825瀏覽量
86272
原文標(biāo)題:我用python分析了李子柒的辣醬真的好吃嗎?
文章出處:【微信號(hào):AI_shequ,微信公眾號(hào):人工智能愛(ài)好者社區(qū)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
DLP6500能否用Python編程進(jìn)行開(kāi)發(fā),是否有API接口?
如何將python文件導(dǎo)入到ROS系統(tǒng)中

單片機(jī)STM32可以用Python寫(xiě)嗎?可以的開(kāi)發(fā)板有哪些?

用OPA857做了跨阻放大器,在測(cè)量過(guò)程出現(xiàn)了放大波形失真的情況,怎么解決?
第二屆大會(huì)回顧第25期 | OpenHarmony上的Python設(shè)備應(yīng)用開(kāi)發(fā)

用TL084搭的同向放大電路將正弦波放大,失真的原因是什么?
pytorch和python的關(guān)系是什么
Python建模算法與應(yīng)用
用python寫(xiě)驗(yàn)證環(huán)境cocotb

評(píng)論