Tarefa Assunto :Análise de Dados
Tópico :Análise de sentimento de análises de produtos
Objetivo :O objetivo desta tarefa é realizar análises de sentimento em análises de produtos para determinar o sentimento do revisor em relação ao produto.
Instruções :
1.
Preparação de dados :
- Reúna um conjunto de dados de análises de produtos de uma fonte apropriada (por exemplo, Amazon, Yelp).
- Limpe os dados removendo avaliações duplicadas, tratando de valores ausentes e convertendo o texto em letras minúsculas.
2.
Análise Exploratória de Dados :
- Explorar os dados para compreender as suas características e distribuição.
- Realize estatísticas básicas, como contagens de frequência e nuvens de palavras, para identificar palavras e frases comuns usadas nas avaliações.
3.
Análise de sentimento :
- Use uma biblioteca ou ferramenta de análise de sentimento adequada (por exemplo, TextBlob, VADER ou spaCy) para atribuir pontuações de sentimento a cada avaliação.
- Agrupe as avaliações em categorias positivas, negativas ou neutras com base nas pontuações de sentimento.
4.
Engenharia de recursos :
- Extraia características relevantes das avaliações que possam contribuir para o sentimento. Isso pode incluir frequências de palavras, sinais de pontuação ou outros recursos relacionados à PNL.
5.
Modelo de aprendizado de máquina :
- Desenvolver um modelo de aprendizado de máquina supervisionado para classificar as avaliações como positivas ou negativas.
- Treine o modelo nos dados rotulados e avalie seu desempenho usando métricas apropriadas (por exemplo, exatidão, precisão, recall e pontuação F1).
6.
Interpretação do modelo :
- Visualize as previsões do modelo usando matrizes de confusão ou outras visualizações relevantes.
- Analise as avaliações classificadas incorretamente para identificar áreas de melhoria.
7.
Relatórios :
- Escreva um relatório resumindo as conclusões da análise de sentimento.
- Inclui detalhes sobre a preparação de dados, análise exploratória de dados, engenharia de recursos, treinamento de modelo e resultados de avaliação.
Envio :
- Envie o seguinte:
- Um Jupyter Notebook ou script Python contendo seu código e análise.
- Um relatório em PDF resumindo as descobertas.
Prazo :
- A tarefa vence em [data].
- Envios atrasados incorrerão em multa de 10% ao dia.