基于出行住宿评论数据的情感分析研究（酒店篇，含python代码）

基于出行住宿评论数据的情感分析研究（酒店篇，含python代码）

2024-10-31 19:09

携程酒店评论数据:
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停用词汇总：

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情感分析用词：
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文章目录

前言

一、数据集介绍

二、数据预处理

1.引入库

2.剔除无价值数据

三、情感信息提取及可视化

四、使用线性支持向量分类模型进行情感预测

优化处理操作——向下采样：

五、使用LDA主题分类模型进行数据分析

1. 积极评论：

2. 消极评论：

六、结果分析及结论

在上一篇文章中，我进行了爱彼迎民宿评论数据的分析，而本篇是携程酒店评论数据的分析，我希望能通过数据分析，从用户体验感出发，找出民宿与酒店的不同点，发觉它们各自的优劣。

携程酒店评论数据:
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数据集中共有7766条评论，其中5322条正向评论，2444条负向评论，已经带有评论标签，label值为1是正向评论，0为负向评论。

1.引入库

2.剔除无价值数据

因为数据中包含部分其他类型的数据，所以要注意将评论数据通过.astype(‘str’)统一转化为字符型。共剔除以下几类数据：

1）英文数据，由于北京、上海、重庆等城市都是国际化都市，所以数据集中包含了部分英文数据，我在预处理时首先就将数据中的英文评论和评论文本中的空白行去除，具体方法就是将空白行标记为缺失值，再将包含英文字母的评论换为缺失值，然后进行再删去文本中所有缺失值。

2）重复词，例如：携程、酒店、年月日、北京、上海、重庆、广州、杭州、南京、成都、东路、西路等，这些词虽然频繁出现，但对于分析评论特点没有帮助。

3）数字，0-9。

绘制正面评论信息词云图：

绘制负面评论信息词云图：

第二步：模型的构建和训练；

优化处理操作——向下采样：

第二步：验证模型效果，查看准确率；

第一步：先分别删除正负面评论中是空值的行；

第二步：进行分词操作；

1. 积极评论：

第四步：进行LDA主题分析；

2. 消极评论：

**第四步：**进行LDA主题分析；

通过携程酒店评论数据的分析结果可以看出，用户们喜欢酒店的主要原因有以下几点：

一、酒店服务周到，早上提供早餐，入住方便且舒适；

二、酒店的网络好，配套设施齐全，干净整洁；

三、酒店的周围环境优美，空气清新，这也主要是度假酒店拥有的优点。

而使住户留下差评的原因主要有以下几点：

一、酒店设施陈旧，装修不符合住户审美；

二、酒店服务人员服务不到位，让客人不满意。

综合民宿篇（详见我的上一篇文章）和酒店篇，通过对数据分析结果的解读，我找出了民宿和酒店各自的优势和劣势。

民宿作为近些年新兴的住宿方式，优势主要依靠民间房屋独有的装修风格和民宿周边的便民设施，然而民宿由于地处社区内部，具体位置往往没有酒店好找，并且在疫情期间，很多社区的管控较严，使得原本的劣势进一步放大，并且考虑到民宿的卫生条件往往不如酒店，因此在疫情背景下，更多用户选择了更干净卫生的酒店。

此外酒店的价格标准往往是统一的，统一档次的酒店往往价格都相差不多，而民宿缺少统一标准的严格监管，民宿的具体状况完全依靠房屋所有者的自觉程度和第三方平台的监管，造成民宿配套设施、卫生条件和隔音效果参差不齐，并且由于是房屋所有者和平台第三方共同定价，民宿所有人为了得到更多利益，所以就会出现性价比差的情况。

爱彼迎作为中国大陆地区民宿预订平台的龙头企业之一，选择在此时推出大陆市场应该也是考虑到疫情环境下，国家防疫政策不可能在短时间内放松，民宿的很多缺点被进一步放大，近年来由于疫情，国内的出行住宿市场的利润就处于低位，民宿行业在这种情况下短时间很难扭转颓势，并且民宿行业自身一直以来都存在着良莠不齐的问题，所以只能依靠出行住宿市场的的整体回暖和民宿行业内部的严格监管，民宿行业才会逐步走出当前困境。

而酒店行业在当前环境下，虽然收益相对于疫情前有所下降，但依靠较为统一的价格标准和相对于民宿更齐全的服务模式，仍可以保持一定的客户量，但由于收入较少，酒店就需要降低用人成本，这就导致了服务人员素质有所下降，并且收益减少也使得酒店的设施出现翻新不及时的情况，这些因素给用户带来了不好的消费体验。

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