Python中如何自动整理用户反馈并生成数据报告

之前将用户反馈通过结巴分词后，然后用 LDA 进行主题分析提炼出前几的主题，也维护了一个大的关键词字典，但是还是不能比较精准的提炼用户反馈的语义问题，想请教大家有什么好的方案，或者现成的方案提供吗？我看到了 https://ai.baidu.com/tech/nlp/comment_tag 等评价观点抽取的产品，由于涉及到隐私问题，不知道还有没有可以自己部署实现的方案？


Python中如何自动整理用户反馈并生成数据报告

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帖子回复：

要自动整理用户反馈并生成数据报告，核心是结合文本处理和数据分析库。这里提供一个完整的解决方案，使用 pandas 处理数据，jieba 进行中文分词（若反馈为英文可用 nltk），并生成可视化报告。

import pandas as pd
import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 模拟用户反馈数据
data = {
    "feedback": [
        "产品很好用，但价格有点高",
        "客服响应太慢，需要改进",
        "界面设计很漂亮，功能齐全",
        "价格太高，性价比不高",
        "功能强大，但学习曲线陡峭"
    ],
    "rating": [4, 2, 5, 1, 3]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 2. 文本预处理与关键词提取
def extract_keywords(texts, top_n=5):
    words = []
    for text in texts:
        seg_list = jieba.cut(text)
        words.extend([word for word in seg_list if len(word) > 1])  # 过滤单字
    word_counts = Counter(words)
    return word_counts.most_common(top_n)

keywords = extract_keywords(df["feedback"])
print("高频关键词:", keywords)

# 3. 生成数据报告
report = f"""
用户反馈分析报告
================
共收集反馈数量: {len(df)}
平均评分: {df['rating'].mean():.2f}
正面反馈占比: {(df['rating'] >= 4).sum() / len(df) * 100:.1f}%

高频关键词分析:
{chr(10).join([f'  - {word}: {count}次' for word, count in keywords])}
"""

print(report)

# 4. 可视化图表
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))

# 评分分布柱状图
df["rating"].value_counts().sort_index().plot(kind="bar", ax=axes[0], title="评分分布")
axes[0].set_xlabel("评分")
axes[0].set_ylabel("数量")

# 关键词词频条形图
words, counts = zip(*keywords)
axes[1].barh(words, counts, color="skyblue")
axes[1].set_title("高频关键词")
axes[1].invert_yaxis()

plt.tight_layout()
plt.savefig("feedback_report.png")  # 保存图表
print("图表已保存为 feedback_report.png")

代码说明：

  1. 用 pandas 加载和管理反馈数据。
  2. 通过 jieba 分词提取中文关键词（英文可用 nltk 的 word_tokenize）。
  3. 统计评分分布和关键词频率，生成文本报告。
  4. 使用 matplotlib 绘制评分分布和关键词条形图，并保存为图片。

扩展建议：

  • 如需更高级的情感分析，可集成 snownlp 或 TextBlob 库。
  • 定期报告可搭配 schedule 库实现自动化运行。
  • 报告输出可改为 HTML 格式（用 Jinja2 模板）或 PDF（用 ReportLab）。

一句话总结： 用 pandas + jieba + matplotlib 实现反馈的自动整理和可视化报告生成。


https://github.com/isnowfy/snownlp#features

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