题目 B：餐饮服务评价情感倾向分析 完整解题
餐饮行业被誉为“永不落幕的黄金行业”，一方面是其“民以食 为天”的刚需特性，另一方面是较低的创业门槛，使得行业竞争激烈。 中国餐饮市场经过迅速发展，产业链逐步完善，餐饮外卖市场逐步成 熟，在网络和疫情的影响下，年轻人的线上消费倾向进一步养成，很 大程度上也助推了餐饮行业的线上发展。对餐饮企业来说，结合线上 线下精细化运营，把握好用户评价，才能在竞争中脱颖而出。本题采 集了不同餐饮企业的餐品评论数据，请根据提供的数据进行数据的清 洗、分析与挖掘，并回答下列问题。
2.1 第一问
对数据中的评价内容进行分析，制作词云图，分别给出积极 情绪、消极情绪评价次数最多的 10 个词。
对数据中的评价内容进行分析，制作词云图，分别给出积极 情绪、消极情绪评价次数最多的 10 个词。
题目分析：首先先根据消极跟积极进行分组，对文本进行分词，可以采用结巴分词器，然后各自统计出消极跟积极评价词语出现次数最多的十个词
2.2. 第二问
分析数据中用户评价的积极情绪、消极情绪与评价时间是否 存在关系，请说明理由。
题目分析：时间数据需要处理一下，可以处理出月，日，小时，三个分组，然后对时间进行分组，统计出这三个时频的消极跟积极情绪的文本个数，然后采用方差分析进行差异性分析
2.3. 第三问
积极情绪最多的是哪个商家，并总结这个商家的优点有哪些。
题目分析：对商家进行分组，统计出积极情绪的文本个数，然后进行降序排序得到积极情绪最多的那个商家，可以对其文本进行lda主题词分析，挖掘其用户反馈的优点。
2.4. 第四问
消极情绪最多的是哪个商家，并提出相关改进策略，提高顾 客的积极情绪。
题目分析：对商家进行分组，统计出消极情绪的文本个数，然后进行降序排序得到消极情绪最多的那个商家，可以对其文本进行lda主题词分析，挖掘其用户反馈的缺点，然后对症下药
2.5. 第五问
建立餐饮服务评论的情感倾向模型，并对模型的性能和误差 进行评估。基于模型对附件中的测试数据 test.xlsx 进行评测，将评 测结果补充到第一列中，并将此文件一起上传到竞赛平台。
题目分析：搞个文本分类模型即可，需要训练词向量，建议使用机器学习，针对这种二分类的短文本分类有奇效。
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