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python电商商品评论数据分析可视化系统爬虫数据采集 Flask框架 NLP情感分析 LDA主题分析 Bayes评论分类（源码） ✅

news 2025/11/1 8:37:54

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1、项目介绍

项目技术说明：
python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化、
评论多维度分析、NLP情感分析、LDA主题分析、Bayes评论分类

商品评论数据采集分析可视化系统是基于Python语言和Flask框架开发的一个系统，用于采集商品评论数据并进行多维度分析和可视化展示。系统通过与MySQL数据库进行交互，实现数据的存储和查询。

系统主要包含以下功能：

商品评论数据采集：系统可以根据用户输入的关键词自动爬取各大电商平台上的商品评论数据，并将数据存储在MySQL数据库中。
多维度分析：系统可以对商品评论数据进行多维度的分析，包括评论数量的趋势分析、评论的情感分析、评论的主题分析等。通过这些分析，可以了解用户对商品的评价和喜好。
可视化展示：系统使用Echarts可视化库，将分析结果以图表的形式展示出来。例如，可以通过折线图展示评论数量的变化趋势，通过情感分析结果展示用户对商品的整体情感倾向等。
Bayes评论分类：系统还实现了基于Bayes算法的评论分类功能，可以根据评论的内容将其分类为正面评价、负面评价或中性评价，帮助用户快速了解商品的整体评价。

通过这个系统，用户可以方便地进行商品评论数据的采集、分析和可视化展示，从而更好地了解用户对商品的评价和喜好，为商品的改进和推广提供参考依据。

2、项目界面

（1）评论数据时间分析

在这里插入图片描述

（2）订单评论数据分析

在这里插入图片描述

（3）商品评论数据词云图分析

在这里插入图片描述

（4）商品评论数据

在这里插入图片描述

（5）NLP评论情感分析

在这里插入图片描述

（6）LDA评论数据主题分析

在这里插入图片描述

（7）注册登录界面

在这里插入图片描述

3、项目说明

系统主要包含以下功能：

商品评论数据采集：系统可以根据用户输入的关键词自动爬取各大电商平台上的商品评论数据，并将数据存储在MySQL数据库中。
多维度分析：系统可以对商品评论数据进行多维度的分析，包括评论数量的趋势分析、评论的情感分析、评论的主题分析等。通过这些分析，可以了解用户对商品的评价和喜好。
可视化展示：系统使用Echarts可视化库，将分析结果以图表的形式展示出来。例如，可以通过折线图展示评论数量的变化趋势，通过情感分析结果展示用户对商品的整体情感倾向等。
Bayes评论分类：系统还实现了基于Bayes算法的评论分类功能，可以根据评论的内容将其分类为正面评价、负面评价或中性评价，帮助用户快速了解商品的整体评价。

4、核心代码

import pandas as pd
import jieba
import pymysql
import resql = 'select  id,nickname, score, content, productColor, creationTime from data '
con = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='123456', port=3306, db='comment', charset='utf8mb4')
df = pd.read_sql(sql, con)postive = pd.read_sql(sql, con)
postive = postive[postive['score'] == 5].drop_duplicates()
print(postive)
negtive = pd.read_sql(sql, con)
negtive = negtive[negtive['score'] == 1].drop_duplicates()
print(negtive)
# 文本去重(文本去重主要是一些系统自动默认好评的那些评论 )# 文本分词
mycut = lambda s: ' '.join(jieba.cut(s))  # 自定义分词函数
po = postive.content.apply(mycut)ne = negtive.content.apply(mycut)# 停用词过滤（停用词文本可以自己写，一行一个或者用别人整理好的，我这是用别人的）
with open(r'stopwords.txt', encoding='utf-8') as f:     #这里的文件路径最好改成自己的本地绝对路径stop = f.read()
stop = [' ', ''] + list(stop[0:])  # 因为读进来的数据缺少空格，我们自己添加进去po['1'] = po[0:].apply(lambda s: s.split(' '))  # 将分词后的文本以空格切割po['2'] = po['1'].apply(lambda x: [i for i in x if i not in stop])  # 过滤停用词# 在这里我们也可以用到之前的词云图分析
# post = []
# for word in po:
#     if len(word)>1 and word not in stop:
#         post.append(word)
# print(post)
# wc = wordcloud.WordCloud(width=1000, font_path='simfang.ttf',height=800)#设定词云画的大小字体，一定要设定字体，否则中文显示不出来
# wc.generate(' '.join(post))
# wc.to_file(r'..\yun.png')ne['1'] = ne[0:].apply(lambda s: s.split(' '))
ne['2'] = ne['1'].apply(lambda x: [i for i in x if i not in stop])from gensim import corpora, models# 负面主题分析
neg_dict = corpora.Dictionary(ne['2'])
neg_corpus = [neg_dict.doc2bow(i) for i in ne['2']]
neg_lda = models.LdaModel(neg_corpus, num_topics=3, id2word=neg_dict)
# 正面主题分析
pos_dict = corpora.Dictionary(po['2'])
pos_corpus = [pos_dict.doc2bow(i) for i in po['2']]
pos_lda = models.LdaModel(pos_corpus, num_topics=3, id2word=pos_dict)
pos_theme = pos_lda.show_topics()# 展示主题
pos_theme = pos_lda.show_topics()# 取出高频词pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]+')
pattern.findall(pos_theme[0][1])pos_key_words = []
for i in range(3):pos_key_words.append(pattern.findall(pos_theme[i][1]))pos_key_words = pd.DataFrame(data=pos_key_words, index=['主题1', '主题2', '主题3'])
pos_key_words.to_csv('lda.csv')