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。