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項目介紹

本研究基于大眾點評平臺采集的43,770條重慶火鍋店在線評論，運用多維數據挖掘方法探索消費者行為特征及評價規律。研究首先利用Python搭建動態爬蟲系統，并結合Selenium模擬瀏覽器操作，突破反爬機制，完整獲取用戶評分、評論文本和消費時間等信息。數據清洗環節則進行去重、缺失值處理、時間標準化及表情符號過濾，構建了結構化分析數據集。

分析從店鋪評分、時間分布、用戶畫像及文本內容四方面展開。結果顯示，重慶火鍋整體評分偏高（多在4.5分以上），但不同商家存在明顯差距。如“辣歡喜火鍋”在口味（4.75）、環境（4.76）、服務（4.75）等維度表現優異，而“枇杷園食為鮮火鍋”各項評分均低于行業均值（3.92-4.25）。時間分析表明，評論量受疫情影響顯著，2022年同比減少61.3%，至2024年已恢復至高峰水平。消費高峰集中于周末（周六占比18.7%）及晚間（19-20時占比28.6%）。會員用戶比例為28.12%，顯示顧客忠誠度存在進一步提升空間。

在文本挖掘方面，研究結合TF-IDF與LDA模型提取評論關鍵詞。高頻詞統計顯示“味道”（15.6%）、“服務”（12.3%）、“環境”（9.8%）是消費者主要關注點。SnowNLP情感分析表明79.4%的評論情感為正向，但差評多集中在“排隊”（23.1%）、“食材新鮮度”（17.8%）等問題上。LDA主題模型進一步識別出顧客體驗（權重41.2%）、火鍋特色（33.5%）及食材品質（25.3%）三大主題，其中“毛肚新鮮度”、“鍋底風味”、“服務響應速度”等是競爭差異化的關鍵因素。

研究顯示，重慶火鍋市場競爭格局呈現“品質兩極化”現象，領先商家通過供應鏈管理及服務標準化獲得優勢，而中小商家亟待提升食材品質控制與運營效率。建議業者構建動態監測體系，結合時間特征合理配置服務資源，并通過創新會員體系提升客戶黏性。

本研究從數據抓取開始，獲取用戶對火鍋店的評價數據。目標數據來源于大眾點評等平臺，使用爬蟲工具進行網頁解析，提取用戶評論、評分、時間等關鍵信息。數據獲取后，進入數據預處理環節，進行清洗、分詞和去停用詞，去除無效信息。高頻但無實際意義的非特征詞被去除，低頻詞也被過濾，以提高數據分析的準確性。

數據預處理完成后，存入 MySQL 數據庫，便于后續分析。數據分析部分包括情感分析、LDA 主題分析和關鍵詞提取。情感分析利用 SnowNLP，識別評論的正面、中性、負面情感傾向。LDA 模型對評論文本進行主題分析，識別主要討論的內容，如口味、服務、環境等方面。關鍵詞提取通過 TF-IDF 方法，篩選出核心詞匯，突出用戶關注的重點。

數據分析結果通過可視化方式展示，包括柱狀圖、折線圖、餅圖等，幫助理解市場趨勢。最終生成數據分析報告，提供決策依據。整個流程保證數據從采集、存儲到分析和展示的完整性，使研究具有實際應用價值。

數據采集

數據預處理

進行一系列數據預處理工作

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EDA探索性數據分析

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關鍵詞提取算法

關鍵詞提取在文本分析中是關鍵環節，能夠幫助快速識別文本的核心信息。本研究采用TF-IDF算法，并通過Python實現，對文本數據進行關鍵詞挖掘。TF-IDF是一種基于詞頻和逆文檔頻率的統計方法，用于衡量詞在單篇文檔中的重要性。如果一個詞在某篇文本中出現頻率高，而在其他文檔中出現較少，就說明它對該文本具有較高的區分價值。

在實現過程中，首先進行數據清洗。需先加載停用詞表，將如“的”“了”“是”等常見但無實際意義的詞語剔除。停用詞通過讀取外部文件構建為集合，以提高查找效率。接著，利用正則表達式保留中文字符，去除標點、數字和特殊符號，確保后續分析的準確性。文本清洗后，使用Jieba對文本進行分詞，將語句拆解成詞組，同時剔除停用詞及單字詞，降低無關詞匯的干擾。

在關鍵詞提取階段，通過TF-IDF算法確定關鍵詞權重，其中TF表示詞在文檔中的出現頻率，而IDF則反映該詞在整體語料中出現的稀有程度。Jieba自帶TF-IDF模塊，可通過 jieba.analyse.extract_tags 方法快速提取關鍵詞，并可設置 topK 參數控制提取數量，以及選擇是否返回權重值。

完成關鍵詞提取后，對所有文本的關鍵詞進行匯總統計，并借助 Counter 工具計算各詞出現的總次數。這些統計結果可用于進一步分析文本主題，也便于后續可視化展示。為生成詞云圖，將關鍵詞及其頻次整理成[(詞, 頻次)]格式的數據。

最后，借助 pyecharts 庫的 WordCloud 模塊繪制詞云。通過 .add() 方法傳入數據，并設置 word_size_range 參數調整詞語的顯示大小，使高頻詞更顯眼。通過 set_global_opts() 添加圖表標題，使結果展示更直觀易懂。

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情感分析

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LDA主題分析

LDA（潛在狄利克雷分配）是一種常用于文本主題建模的算法，可幫助從大量文本中挖掘潛藏的主題結構。在本研究中，LDA被用于分析評論數據，提取主要討論話題及其分布特征。分析流程首先對數據進行預處理，包括分詞、去除停用詞及剔除低頻詞，以確保輸入數據質量。

具體而言，先利用Jieba工具完成分詞，并結合TF-IDF方法篩選關鍵詞，進一步剔除無意義的停用詞，停用詞表由預先定義的文件提供。處理后的有效詞匯被存儲在 df[“keyword”] 列中。隨后，構建詞典（dictionary），并對出現頻率過高或過低的詞進行過濾，減少噪聲干擾。接著，通過 doc2bow 方法將文本轉化為詞袋模型，并生成 doc_term_matrix，作為LDA建模的輸入基礎。

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總結

本研究在多方面展現出創新之處。首先，數據來源覆蓋面廣，整合了多家火鍋店的用戶評論，而非局限于單一平臺，提升了數據的全面性與代表性。數據預處理精細嚴謹，不僅清理了重復與缺失數據，還針對時間字段及表情符號等特殊字符進行了規范化處理，使數據更加整潔統一。尤其是對時間信息的細化處理，使分析可精確至年、月、周乃至小時，有助于揭示消費行為的時序變化趨勢。

分析方法多樣且深入，不僅限于基礎統計，而是融合時間分布、評分、情感等多維度進行綜合探討。評分數據的可視化清晰地呈現出不同火鍋店的優勢與短板。結合疫情背景的時間分布分析，更準確地反映了消費行為在不同階段的變化。情感分析部分采用 SnowNLP，將評論分為正面、負面及中性，直觀揭示顧客對各店的總體評價，并通過提取負面評論，幫助商家精準識別如服務質量、排隊時長、口味穩定性等具體問題。

在文本分析方面，本研究運用 TF-IDF 技術提取關鍵詞，精準反映顧客關注焦點。進一步結合 LDA 主題建模，對大量分散的評論進行聚類分析，將顧客討論歸納為幾大核心主題，幫助火鍋店把握不同消費群體的需求。例如，有的主題聚焦服務與環境，有的則集中在特色食材上，清楚展示了市場細分的方向。通過主題可視化，研究成果更加直觀易懂，方便決策者快速把握重點。

綜上所述，本研究綜合運用了多種分析方法，從時間、評分、情感、關鍵詞和主題多個維度挖掘消費者需求，提升了研究的實用價值。對火鍋市場的細致分析，有助于制定更精準的市場策略，幫助商家優化運營、提升顧客滿意度。

每文一語

多實踐、是復盤