赛题1-耳机用户情感分析—ATW+W9717+李晨鹏

耳机评论智能分析系统
基于Python构建的评论分析工具，聚焦电商平台耳机产品的用户反馈数据挖掘。系统采用Pandas进行数据清洗与特征工程，处理包含情感评分、评论文本、讨论主题等多维度数据。通过Matplotlib+Seaborn实现可视化模块：

情感三维分布（饼图/柱状图）
主题热度TOP榜（条形图+词云）
主题-情感关联热力图
评论文本特征分析

Intelligent Analysis System for Headphone Reviews
A review analysis tool built with Python, focusing on user feedback data mining for headphone products on e-commerce platforms. The system adopts Pandas for data cleaning and feature engineering, processing multi-dimensional data encompassing sentiment scores, review texts, discussion topics and other relevant metrics. The visualization module is implemented via Matplotlib and Seaborn, supporting the following functionalities:
1. Three-dimensional Sentiment Distribution (Pie Chart / Bar Chart)
2. Top Heat Ranking of Discussion Topics (Bar Chart + Word Cloud)
3. Topic-Sentiment Correlation Heatmap
4. Review Text Feature Analysis

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于耳机用户情感分析，基于Python工具处理电商平台的耳机产品评论数据，涵盖情感评分、文本和主题等多维度信息。通过Pandas进行数据清洗与特征工程，并利用Matplotlib和Seaborn实现可视化，包括情感分布和主题热度分析。数据集包含一个CSV文件，用于支持相关分析任务。