Sujet :Analyse des données
Sujet :Analyse du sentiment des avis sur les produits
Objectif :L'objectif de cette mission est d'effectuer une analyse des sentiments sur les avis sur les produits afin de déterminer le sentiment de l'évaluateur à l'égard du produit.
Instructions :
1. Préparation des données :
- Rassemblez un ensemble de données d'avis sur les produits provenant d'une source appropriée (par exemple, Amazon, Yelp).
- Nettoyez les données en supprimant les avis en double, en gérant les valeurs manquantes et en convertissant le texte en minuscules.
2. Analyse exploratoire des données :
- Explorer les données pour comprendre leurs caractéristiques et leur distribution.
- Effectuer des statistiques de base, telles que des décomptes de fréquence et des nuages de mots, pour identifier les mots et expressions courants utilisés dans les avis.
3. Analyse des sentiments :
- Utilisez une bibliothèque ou un outil d'analyse des sentiments approprié (par exemple, TextBlob, VADER ou spaCy) pour attribuer des scores de sentiment à chaque avis.
- Regroupez les avis en catégories positives, négatives ou neutres en fonction de leurs scores de sentiment.
4. Ingénierie des fonctionnalités :
- Extrayez les fonctionnalités pertinentes des avis qui pourraient contribuer au sentiment. Ceux-ci peuvent inclure des fréquences de mots, des signes de ponctuation ou d’autres fonctionnalités liées à la PNL.
5. Modèle d'apprentissage automatique :
- Développer un modèle d'apprentissage automatique supervisé pour classer les avis comme positifs ou négatifs.
- Entraînez le modèle sur les données étiquetées et évaluez ses performances à l'aide de mesures appropriées (par exemple, exactitude, précision, rappel et score F1).
6. Interprétation du modèle :
- Visualisez les prédictions du modèle à l'aide de matrices de confusion ou d'autres visualisations pertinentes.
- Analyser les avis mal classés pour identifier les domaines à améliorer.
7. Rapports :
- Rédiger un rapport résumant les résultats de l'analyse des sentiments.
- Incluez des détails sur la préparation des données, l'analyse exploratoire des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la formation du modèle et les résultats de l'évaluation.
Soumission :
- Soumettez les éléments suivants :
- Un script Jupyter Notebook ou Python contenant votre code et votre analyse.
- Un rapport PDF résumant les résultats.
Date limite :
- La mission est due le [date].
- Les inscriptions tardives entraîneront une pénalité de 10% par jour.