تحليل توجهات العملاء من وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام الذكاء الاصطناعي

يهدف هذا المشروع إلى تحليل منشورات العملاء حول منتج أو خدمة معينة على منصات التواصل الاجتماعي (مثل تويتر أو فيسبوك) واستخراج الرؤى حول توجهاتهم ومشاعرهم. سيتم جمع وتحليل البيانات باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مثل تحليل المشاعر، استخراج الكلمات المفتاحية، وإنشاء تصورات بصرية قوية.

مصدر البيانات:

سيتم جمع البيانات باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (مثل Twitter API) أو عبر Web Scraping لمواقع التواصل الاجتماعي.

المهام الرئيسية:

جمع البيانات من منصات التواصل الاجتماعي

تنظيف النصوص وتحضيرها للتحليل (إزالة الروابط، الرموز، التكرارات...)

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

تحليل المشاعر باستخدام نماذج مثل VADER أو BERT

تصنيف التوجهات (إيجابي، سلبي، محايد)

إنشاء لوحة تفاعلية أو رسوم بيانية توضح النتائج

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python

المكتبات:

Tweepy أو snscrape لجمع البيانات

pandas و numpy لتنظيف البيانات

NLTK أو TextBlob أو transformers لتحليل المشاعر

seaborn و matplotlib و plotly للرسوم البيانية

ما الذي ستستلمه:

تقرير احترافي شامل عن توجهات العملاء

تصنيف منشورات العملاء حسب المشاعر

رسوم بيانية توضح توزيع المشاعر والكلمات الشائعة

تسليم الملفات النهائية بصيغ منظمة (CSV, PDF, interactive dashboard)

دعم واستفسارات بعد التسليم

اطلب الخدمة الآن وراقب كيف يفكر عملاؤك لحظة بلحظة!