تحليل توجهات العملاء من خلال تقييماتهم باستخدام الذكاء الاصطناعي

وصف المشروع:

مشروع متخصص في تحليل مشاعر العملاء (Sentiment Analysis) بناءً على تقييماتهم النصية للمنتجات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). يتم استخراج التوجه العام للعملاء (إيجابي، سلبي، محايد) من التعليقات المكتوبة، مع عرض النتائج بطريقة مرئية احترافية.

مخرجات المشروع:

تنظيف ومعالجة نصوص التقييمات بشكل تلقائي.

تصنيف المشاعر باستخدام نموذج مدرّب (VADER - Lexicon-based).

توليد تقرير يحتوي على:

عمود النص الأصلي.

العمود المنظّف.

درجة التوجه الشعوري (مشاعر).

التصنيف النهائي (إيجابي/سلبي/محايد).

رسم بياني يوضح توزيع توجهات العملاء.

التقنيات المستخدمة:

Python

Google Colab

NLTK (Stopwords – SentimentIntensityAnalyzer)

Pandas, Matplotlib

CSV I/O

الفائدة العملية:

يمكن استخدام هذا المشروع في:

دعم قرارات التسويق وخدمة العملاء.

تقييم فعالية المنتجات أو الخدمات بناءً على آراء العملاء.

اكتشاف مناطق التحسين بناءً على الانطباعات السلبية.

جاهز للتسليم على الفور

مع إمكانية التعديل والإضافة حسب طلبك

متوافق مع Google Colab

كود نظيف ومشروح

ملف CSV قابل للتصدير

صور وتحليلات بيانية احترافية