数据化看联想售后服务工程师

最近在研究如何用python写爬虫，但是被环境一直安装不成功，pip install scrapy每次都报错。于是，偷懒想了个办法，决定直接上网找数据采集器，傻瓜式采集数据进行分析。

不少人都打过售后服务电话吧？你知道在电话那端为你服务的客服是什么样的吗？售后服务部门是怎样的一种存在呢？

以联想服务点评网站为例，抓取用户的服务点评数据并借助词频统计网站进行分析和制作文字云，数据分析来揭开售后服务工程师的真实面目~

本文一个分为三个部分：
1、爬取联想服务网站用户点评数据
2、在线词频网站统计分析
3、文字云制作
4、分析小结

首先我们分析一下这个网站，这个网站是用列表方式展示工程师信息，且可翻页查看。点击查看详情，即可进入该工程师的个人页面。因此我们可以利用八爪鱼采集器中列表及详情采集功能来获取数据。

使用工具：八爪鱼 , 联想点评网站
方法介绍：
① 下载并安装该软件
② 使用向导模式中的列表及详情采集功能，点击创建任务

③ 接下来的就很简单了，在工具中填入网址，并设置需要采集的字段，启动单机采集即可。在这里我采集的字段有：姓名、用户印象、好评/中评/差评数量

通过八爪鱼，历时16分17秒，一共爬取了374名工程师的售后服务数据。

数据拿到了，应该怎么去分析呢？可以借助一款在线词频统计网站。我们将爬取出来的用户点评数据粘贴进入，点击词频统计按钮即可完成统计，点击下载统计结果即可。
使用工具：字词频率统计

制作文字云是为了更加直观的展示数据信息，而且看起来很酷呀~
使用工具：TAGUL
方法介绍：
① 导入中文字体，在C:\Windows\Fonts选择一款中文字体或从网上下载均可。（因为网站暂不支持中文，如果不自己导入字体的话，中文将无法正常显示）

② 导入第二步生成的字词频率
（在这里舍弃了出现频率为1的字词）

③ 选择自己喜欢的图形，点击Visualize即可生成~

① 爬取得好评/中评/差评数据如下，97.7%的用户都会给工程师好评，好评率挺高~

② 工程师的文字云如下所示。不过左下角的宅和暖是怎么回事，哈哈哈哈。难道联想的售后工程师都是宅着的暖男？2333

虽然从来没有打电话咨询过客服电脑问题，因为每次都会顽强的靠百度解决一切。但是不得不承认，对于许多小白用户而言，电子产品的售后服务支持是必不可少的。