前言
本文所提供的代码仅供学习和交流使用，不得用于商业用途，使用者需自行承担相应后果。
1. 引言
随着电商行业的发展，消费者在购买商品时越来越依赖在线评论。京东作为中国主要的电商平台，其用户评论不仅反映了消费者的真实反馈，还能为企业决策提供重要依据。本报告旨在分析京东平台上某一产品类别的用户评论，以了解消费者的需求和满意度。
2. 研究目的
- 收集京东商品的用户评论数据。
- 进行数据清洗和处理，确保数据质量。
- 分析评论内容，识别用户满意度及主要关注点。
3. 方法与工具
3.1 数据收集
- 使用Python编程语言。
- 利用
requests库进行网页请求，BeautifulSoup进行数据解析。
3.2 数据分析
- 使用
pandas库进行数据处理。 - 应用自然语言处理技术提取关键词和情感分析。
4. 数据收集过程
- 目标选择：选择特定商品类别进行评论爬取。
- 请求发送：对京东评论页面发送GET请求，获取HTML内容。
- 数据解析：提取评论、评分、用户信息等相关数据。
5. 数据处理
- 清理数据，去除重复和无效评论。
- 标准化评分系统，将评分转换为统一格式。
6. 数据分析结果
- 评论数量：统计总评论数及正负面评论比例。
- 用户满意度：通过评分分析用户满意度趋势。
- 关键词提取：识别出评论中出现频率最高的关键词，反映消费者关注点。
要爬取的内容：
爬取结果：
1.1导包：
import re as r # 导入正则表达式库并重命名为 r
import time as t # 导入时间库并重命名为 t
import csv as c # 导入 CSV 库并重命名为 c
import os as o # 导入操作系统相关功能的库并重命名为 o
import requests as req # 导入请求库并重命名为 req
import html as h # 导入 HTML 处理库并重命名为 h
1.2获取翻页爬取的url
- 寻找 URL 对网页数据结构的分析：按 F12 来寻找网页的数据，查看请求 URL，根据页面结构，查看请求的类型（如 GET 或 POST），找到评论数据的请求。通常可以根据请求的名称或响应内容进行筛选。
- 处理分页问题：虽然在寻找到评论对应的网络数据时，它是一条很长的 URL。如果直接爬取网页，返回的数据只有一页的评论数据，而目标是 10,000 条以上，一页页获取数据的效率很慢。这时要分析 URL 的网页结构，使用 Python 进行翻页操作，爬取多页评论数据。
形成可以翻页的url的实现过程：
- 第一步是通过 callback=fetchJ