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作者 | 小Z

责编 | 阿秃

最近收到不少留言，除了夸小Z脑洞奇清的，问最多的竟然是:

“我是偏运营/业务分析的，复杂的分析算法我不会，还有什么方法能够对评价类数据做更深入分析吗？”

刚开始我会昧着良心回复“词云啊！”

然鹅总是会被DISS“词云太简单了吧，有点low！”

我狰狞一笑，虽然这个问题有点像“我长的不帅也没钱，有没有什么办法能够追到白富美”。但从数据分析的角度来看，仍不失为一个好问题。

好在哪里呢？在回答之前，先瞧一个数据分析常见思维误区：

一些同学总是认为，分析不出来有价值的结果，是因为有两只拦路虎，一是数据量和维度不够，二是因为自己不会复杂的分析模型和算法。然后，也没有再去思考，如何基于现状更进一步地分析问题。

数据维度和算法的价值当然不言而喻，但总是把分析不出结果和价值的锅甩出去，这种归错于外的思维非常危险，它营造了一种“分析不出结果，我也没办法”的心安理得。

而“我不会高阶分析工具和方法，但基于现状，去思考或者询问有没有更好的分析方式”，虽然这种思维也有槽点，但本身算是一种在现阶段尝试去解决问题的思路。

So，我们循着后一种思路，以李子柒在天猫上卖的一款辣椒酱评价为例：

看看基于现有的“单薄”数据维度，怎样让分析再向前迈进一步。

01

明确目标

鲁迅曾经没说过：“明确分析目标，你的分析已经成功了一大半”。

做深入分析之前，面对这一堆评价数据，我们要明确，究竟想通过分析来解决什么问题？只有明确分析目标，才能把发散的思维聚焦起来。

为了给大家一个明确的分析锚点，假设我们是这款辣椒酱的产品负责人，要基于评价，更好的获悉消费者对产品的看法，从而为后续产品优化提供思路。

所以，我们的分析目标是“基于评价反馈，量化消费者感知，指导优化产品”。

注：这里给到的一个假设目标并不完美，主要是抛砖引玉，大家可以从不同的维度来提出目标假设，尝试不同分析方向。

是不是有那么一丢丢分析思路了？别急，目标还需要继续拆解。

02

拆解目标

这些年来，最有价值的一个字，便是“拆”了：

在数据分析中也是同理。

我们在上一步已经确定了“基于评价优化产品”的目标，但这只是一个笼统模糊的目标。要让目标真正可落地，“拆”是必不可少的一步。

“拆”的艺术大体可以分为两步，第一步是换位思考。

评价来源于客户，客户对产品有哪些方面的感知呢？我们可以闭上眼睛，幻想自己购买了这款辣椒酱。

接着进入第二步，基于换位的逻辑拆解，这里可以按照模拟购物流程的逻辑来拆解：

首先，李子柒本身有非常强的IP光环，大家在选购时或多或少是慕名而来。所以，在购买决策时，到底有多大比例是冲着李子柒来的？

Next，在没收到货前，影响体验的肯定是物流，付款到收货用了几天？派送员态度怎么样，送货上门了吗？

收到货后，使用之前，体感最强的则是包装。外包装有没有破损？有没有变形？产品包装是精致还是粗糙？

接下来是产品体验，拿辣椒酱来说，日期是否新鲜？牛肉用户是否喜欢？到底好不好吃？

吃完之后，我们建立起了对产品的立体感知——性价比。我花钱买这个产品到底值不值？这个价位是贵了还是便宜？实惠不实惠？

品牌、物流、包装、产品（日期、口味）和性价比五大天王锋芒初现，我们下一步需要量化消费者对于每个方面的感知。

03

Python实现

对于评价的拆解和量化，这里介绍一种简单粗暴的方式，按标点把整条评论拆分成零散的模块，再设置一系列预置词来遍历。

注：再次强调我们这篇内容的主题是“如何基于最基础的技术，做进一步的分析，这里假设我们只会最基础的python语法和pandas。

有同学会问“为什么不用分词”！此问可谓正中我怀。不过，我把这个问题当作开放式思考题留给大家——如果用分词，如何实现同样的效果，以及有什么优缺点？

言归正传，我们先看看实战爬取的评论数据，一共1794条：

把每条评论按照标点拆分成短句，为了省事，用了简单的正则拆分：

我们发现，就算是比较长段的评论，也只是涉及到品牌、物流、包装、产品和性价比的部分方面，所以，我们依次去遍历匹配，看短句中有没有相关的内容，没有就跳过，有的话再判断具体情绪。

以物流为例，当短句中出现“物流”、“快递”、“配送”、“取货”等关键词，大体可以判定这个短句和物流相关。

接着，再在短句中寻找代表情绪的词汇，正面的像“快”、“不错”、“棒”、“满意”、“迅速”；负面的“慢”、“龟速”、“暴力”、“差”等。

在我们预设词的基础上进行两次遍历匹配，大体可以判断这句话是不是和物流相关，以及客户对物流的看法是正面还是负面：

为方便理解，用了灰常丑陋的语法来一对一实现判断。包装、产品和性价比等其他模块的判断，也是沿用上述逻辑，只是在预设词上有所差异，部分代码如下：

def judge_comment(df,result):judges = pd.DataFrame(np.zeros(13 * len(df)).reshape(len(df),13),columns = ['品牌','物流正面','物流负面','包装正面','包装负面','原料正面','原料负面','口感正面','口感负面','日期正面','日期负面','性价比正面','性价比负面'])for i in range(len(result)):words = result[i]for word in words:#李子柒的产品具有强IP属性，基本都是正面评价，这里不统计情绪，只统计提及次数if '李子柒' in word or '子柒' in word or '小柒' in word or '李子七' in word\or '小七' in word:judges.iloc[i]['品牌'] = 1#先判断是不是物流相关的if '物流' in word or '快递' in word or '配送' in word or '取货' in word:#再判断是正面还是负面情感if '好' in word or '不错' in word or '棒' in word or '满意' in word or '迅速' in word:judges.iloc[i]['物流正面'] = 1elif '慢' in word or '龟速' in word or '暴力' in word or '差' in word:judges.iloc[i]['物流负面'] = 1#判断是否包装相关if '包装' in word or '盒子' in word or '袋子' in word or '外观' in word:if '高端' in word or '大气' in word or '还行' in word or '完整' in word or '好' in word or\'严实' in word or '紧' in word:judges.iloc[i]['包装正面'] = 1elif  '破' in word or '破损' in word or '瘪' in word or '简陋' in word:judges.iloc[i]['包装负面'] = 1#产品#产品原料是牛肉为主，且评价大多会提到牛肉，因此我们把这个单独拎出来分析if '肉' in word:if '大' in word or '多' in word or '足' in word or '香' in word or '才' in word:judges.iloc[i]['原料正面'] = 1elif '小' in word or '少' in word or '没' in word:judges.iloc[i]['原料负面'] = 1#口感的情绪if '口味' in word or '味道' in word or '口感' in word or '吃起来' in word:if '不错' in word or '好' in word or '棒' in word or '鲜' in word or\'可以' in word or '喜欢' in word or '符合' in word:judges.iloc[i]['口感正面'] = 1elif '不好' in word or '不行' in word or '不鲜' in word or\'太烂' in word:judges.iloc[i]['口感负面'] = 1#口感方面，有些是不需要出现前置词，消费者直接评价好吃难吃的，例如：if '难吃' in word or '不好吃' in word:judges.iloc[i]['口感负面'] = 1elif '好吃' in word or '香' in word:judges.iloc[i]['口感正面'] = 1#日期是不是新鲜if '日期' in word or '时间' in word or '保质期' in word:if '新鲜' in word:judges.iloc[i]['日期正面'] = 1elif '久' in word or '长' in word:judges.iloc[i]['日期负面'] = 1elif '过期' in word:judges.iloc[i]['日期负面'] = 1#性价比if '划算' in word or '便宜' in word or '赚了' in word or '囤货' in word or '超值' in word or \'太值' in word or '物美价廉' in word or '实惠' in word or '性价比高' in word or '不贵' in word: judges.iloc[i]['性价比正面'] = 1elif  '贵' in word or '不值' in word or '亏了' in word or '不划算' in word or '不便宜' in word:judges.iloc[i]['性价比负面'] = 1final_result = pd.concat([df,judges],axis = 1)return final_result

运行一下，结果毕现：

第一条评价，很明显的说快递暴力，对应“物流负面”计了一分。

第二条评价，全面夸赞，提到了品牌，和正面的物流、口感信息。

第三条评价，粉丝表白，先说品牌，再夸口感。

看起来还不赖，下面我们对结果数据展开分析。

04

结果分析

我们先对结果做个汇总：

一共爬了1794条评论，评论中有提及到我们关注点的有1937次（之所以用次，是因为一条评论中可能涉及到多个方面）。粗略一瞥，口感和原料占比较高，画个图更细致的看看。

看来，辣椒酱的口感（好不好吃）是客户最最最关注的点，没有之一，占比高达57.98%，领先其他类别N个身位。

慢随其后的，是原料、品牌、性价比和包装，而物流和日期则鲜有提及，消费者貌似不太关注，或者说目前基本满足要求。

那不同类别正负面评价占比是怎么样的呢？

整体来看，主流评论以好评为主，其中口感、品牌（这个地方其实没有细分）、包装以正面评价占绝对主导。

原料和性价比，负面评价占比分别是14%和38%，而物流和日期由于本身占比太少，参考性不强。

作为一个分析师，我们从原料、性价比负面评价占比中看到了深挖的机会。

原料负面评价是单纯的在吐槽原材料吗？

初步筛选之后，发现事情并没有那么简单。

原料负面评价共出现了53次，但里面有24次给了口感正面的评价，甚至还有8次原料正面评价！罗生门吗？

这8次即正面又负面的原料评价，其实是揭了我们在预置词方面的不严谨，前面判断牛肉相关的短句，“小”就是负面，“大”就是正面，有些绝对。

而判断准确的原料差评中，虽然有一半说味道不错，但还是不留情面的吐槽了牛肉粒之小，之少，甚至还有因此觉得被骗。

如何让牛肉粒在体感上获取更多的好评，是应该在产品传播层做期望控制的宣导？还是在产品层增加牛肉的“肉感”？需要结合具体业务进一步探究。

性价比呢？

性价比相关负面评价共58次，负面情绪占性价比相关的38%。这些负面评价消费者大多数认为价格偏贵，不划算，还有一部分提到了通过直播渠道购买价格相对便宜，但日常价格难以接受。

坦白讲，这款辣酱的价格在线上确实属于高端价位，而价格体系是一个比较复杂的场景，这里暂不展开分析。

但是对于这部分认为性价比不符预期的客户，是应该因此反推产品价格，还是把他们打上“价格敏感的标签”，等大促活动唤醒收割，这是两条可以考虑并推进的道路。

物流和日期提及太少，不具备参考性，但为了不那么虎头蛇尾，我们还是顺手看一眼物流负面评价：

果然，物流是一项必备需求，基本满足预期的话消费者并不会主动提及，没达预期则大概率会雷霆震怒。而物流暴力、速度太慢是两个永恒的槽点。

至此，我们基于看起来简单的评价数据，用简单浅白的方式，做了细致的拆分，并通过拆分更进一步的量化和分析，向深渊，哦不，向深入迈进了那么一丢丢。

总结

文中涉及到的代码，主要是抛砖引玉，大家还可以结合实际，做更精细的梳理和判断。在整个分析过程中，去思考如何更深入的分析，如何明确分析方向，如何通过换位思考和流程拆解，把大目标拆成可以分析的小目标，并最终落地，则需要在实践中反复磨练，与君共勉！

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