数据科学(jieba)库的应用 - 实践

jieba库总结

将连续的中文文本分割成有意义的词语。就是jieba是Python中常用的中文分词库,主要功能

核心功能

• 分词模式:

◦ 精确模式:将文本精确切分,适合文本分析(默认模式)。

◦ 全模式:找出所有可能的词语,速度快但存在冗余。

◦ 搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词进一步拆分。

• 自定义词典:支撑添加自定义词语,优化专业领域(如美妆)的分词效果(如“粉底液”“玻尿酸”)。

• 关键词提取:基于TF-IDF或TextRank算法,提取文本中的关键信息(如从美妆评论中提取“保湿”“持久”等词)。

美妆数据的数据分析方向

结合jieba库的文本处理能力,美妆数据分析可围绕以下维度展开:

1. 商品特征分析

• 对商品名称、描述进行分词,提取高频词汇(如“保湿”“抗皱”“防晒”),总结热门功效或成分。

• 结合销量数据,分析哪些功效的美妆产品更受欢迎(如夏季“防晒”类产品销量激增)。

2. 用户评论与情感分析

• 用jieba对评论分词后,通过情感词典或模型判断用户态度(正面/负面),挖掘对产品的评价焦点(如“质地太油”“包装精美”)。

• 提取高频差评关键词,定位产品改进方向(如“过敏”“脱妆快”)。

3. 品牌与市场趋势

• 分析不同品牌的用户提及度、好评率,对比市场竞争力。

• 结合时间维度(如电商大促期间),观察关键词变化,捕捉短期趋势(如“双十一”期间“折扣”“囤货”成热门词)。

4. 用户画像构建

• 从用户评论、问答中提取年龄、肤质等信息(如“敏感肌”“学生党”),结合购买素材,分析不同群体的偏好(如年轻用户更关注“平价”“网红款”)。

依据jieba的分词能力处理非结构化文本信息,再结合结构化的销量、价格等信息,可全面挖掘美妆市场的规律和用户需求。

posted @ 2025-08-20 08:35  yfceshi  阅读(13)  评论(0)    收藏  举报