基于python商品评论数据采集分析可视化系统 Flask框架 爬虫（建议收藏）✅

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。

1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、vue框架、MySQL数据库、 requests爬虫技术、网易严选网、NLP情感分析

数据采集：使用网络爬虫或者API获取电商平台商品的评论数据，建议使用Python的requests、beautifulsoup或者Scrapy框架等工具实现自动化收集评论数据。

数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，保证数据的质量和一致性。使用Python的数据处理库如pandas、numpy对数据进行处理和转换。

数据分析：使用Python的数据分析库如pandas、numpy、matplotlib和seaborn等对数据进行统计分析。可以通过统计商品评论数量、分析用户评论情感倾向、提取关键词等方法，了解用户对商品的评价和需求。

数据可视化：使用Python的可视化库如matplotlib、seaborn、plotly等将分析结果以图表或报表的形式展示给用户，提高数据可读性。可以制作柱状图、折线图、散点图等多种不同类型的图表，让用户更直观地了解商品的销售情况和用户反馈。

2、项目界面

（1）积极词汇统计分析

（2）词云图分析

（3）评论类型占比

（4）积极词汇评分Top50

（5）积极词汇评分Top10

（6）词云图分析

（7）评论类型占比

（8）注册登录界面

3、项目说明

数据采集：使用网络爬虫或者API获取电商平台商品的评论数据，建议使用Python的requests、beautifulsoup或者Scrapy框架等工具实现自动化收集评论数据。

数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，保证数据的质量和一致性。使用Python的数据处理库如pandas、numpy对数据进行处理和转换。

数据分析：使用Python的数据分析库如pandas、numpy、matplotlib和seaborn等对数据进行统计分析。可以通过统计商品评论数量、分析用户评论情感倾向、提取关键词等方法，了解用户对商品的评价和需求。

数据可视化：使用Python的可视化库如matplotlib、seaborn、plotly等将分析结果以图表或报表的形式展示给用户，提高数据可读性。可以制作柱状图、折线图、散点图等多种不同类型的图表，让用户更直观地了解商品的销售情况和用户反馈。

用户交互界面：为用户提供一个交互式的界面，使用户可以方便地输入参数、选择数据源和查看分析结果。使用Python的GUI库如tkinter、PyQt或者Web开发框架如Flask、Django来搭建用户界面。

4、核心代码

# encoding:utf-8
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from text_analysis.code import get_top_positive_negative_frequency
from utils import get_data,get_db_config

app = Flask(__name__)
# 连接数据库
config = get_db_config()
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://{}:{}@{}:3306/{}'.format(config["user"],config["password"],config["host"],config["database"])
# 实例化orm框架的操作对象，后续数据库操作，都要基于操作对象来完成
db = SQLAlchemy(app)


# 声明模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = "tb_user"  # 设置表名
    id = db.Column(db.INTEGER, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(16), nullable=False)
    password = db.Column(db.String(16), nullable=False)


@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello World!'


@app.route("/login", methods=["post"])
def login():
    """登录"""
    code, msg = 200, "success"
    username = request.json.get("username")
    password = request.json.get("password")
    if not username or not password:
        code, msg = 500, "用户名或者密码不能为空"
    if not User.query.filter_by(username=username, password=password).first():
        code, msg = 500, "密码错误"
    return jsonify({"msg": msg, "code": code})


@app.route("/regist", methods=["post"])
def regist():
    """注册"""
    code, msg = 200, "success"
    username = request.json.get("username")
    password = request.json.get("password")
    if username and password:
        if User.query.filter_by(username=username).first():
            msg = "用户%s已存在" % username
        else:
            new_user = User(username=username, password=password)
            db.session.add(new_user)
            db.session.commit()
    return jsonify({"msg": msg, "code": code})


@app.route("/display", methods=["post"])
def display():
    """
    获取绘图数据
    :return:
    """
    code, msg = 200, "success"
    url = request.json.get("url")
    username = request.json.get("username")
    top = request.json.get("top", 10)
    product_id = url.split('id=')[-1] if url.split('id=') else url
    data = get_data(username, product_id)
    data.update(get_top_positive_negative_frequency(data, top))
    data.pop("comments")
    return jsonify({"msg": msg, "code": code, "data": data})


if __name__ == '__main__':
    db.create_all()
    app.run(host="0.0.0.0")

5、源码获取方式

由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦

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