مشروع تحليل مشاعر العملاء باستخدام تقييمات المنتجات

يهدف هذا المشروع إلى تحليل تقييمات العملاء لمنتجات معينة واستخراج الرؤى حول مشاعرهم واتجاهاتهم. سيتم تحليل البيانات باستخدام تقنيات تحليل النصوص (NLP)، مثل استخراج الكلمات الأكثر تكرارًا، وتحليل المشاعر، وإنشاء تصورات بصرية للبيانات.

مصدر البيانات:

يمكن استخدام مجموعة بيانات من Kaggle مثل تقييمات أمازون أو يلب (Amazon/Yelp Reviews)، أو جمع بيانات بنفسك عبر Web Scraping.

المهام الرئيسية:

تنظيف البيانات (إزالة البيانات المفقودة، تنظيف النصوص).

تحليل الكلمات الأكثر شيوعًا والـ n-grams (ثنائيات وثلاثيات الكلمات).

تحليل المشاعر باستخدام NLTK أو TextBlob أو VADER.

تصنيف التقييمات إلى إيجابية وسلبية ومحايدة.

تصورات بصرية للنتائج باستخدام Matplotlib و Seaborn و WordCloud.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

لغة البرمجة: Python

المكتبات:

pandas و numpy لمعالجة البيانات

matplotlib و seaborn للرسوم البيانية

NLTK أو TextBlob لتحليل المشاعر

WordCloud لإنشاء سحابة كلمات

و االصور المرفقة هى مثال بسيط لسهولة توضيح العمل

ما الذي ستستلمه

تقرير تحليل مشاعر النصوص باستخدام الذكاء الاصطناعي

تصنيف المشاعر (إيجابي - سلبي - محايد) باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

تقرير مفصل يتضمن توزيع المشاعر بالنسب المئوية

رسوم بيانية توضيحية لنتائج التحليل

تسليم النتائج في ملفات منظمة وسهلة الاستخدام (CSV, PDF)

دعم واستفسارات بعد التسليم

اطلب الخدمة الآن وابدأ في فهم عملائك بطريقة ذكية!