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项目介绍

本研究基于大众点评平台采集的43,770条重庆火锅店在线评论，运用多维数据挖掘方法探索消费者行为特征及评价规律。研究首先利用Python搭建动态爬虫系统，并结合Selenium模拟浏览器操作，突破反爬机制，完整获取用户评分、评论文本和消费时间等信息。数据清洗环节则进行去重、缺失值处理、时间标准化及表情符号过滤，构建了结构化分析数据集。

分析从店铺评分、时间分布、用户画像及文本内容四方面展开。结果显示，重庆火锅整体评分偏高（多在4.5分以上），但不同商家存在明显差距。如“辣欢喜火锅”在口味（4.75）、环境（4.76）、服务（4.75）等维度表现优异，而“枇杷园食为鲜火锅”各项评分均低于行业均值（3.92-4.25）。时间分析表明，评论量受疫情影响显著，2022年同比减少61.3%，至2024年已恢复至高峰水平。消费高峰集中于周末（周六占比18.7%）及晚间（19-20时占比28.6%）。会员用户比例为28.12%，显示顾客忠诚度存在进一步提升空间。

在文本挖掘方面，研究结合TF-IDF与LDA模型提取评论关键词。高频词统计显示“味道”（15.6%）、“服务”（12.3%）、“环境”（9.8%）是消费者主要关注点。SnowNLP情感分析表明79.4%的评论情感为正向，但差评多集中在“排队”（23.1%）、“食材新鲜度”（17.8%）等问题上。LDA主题模型进一步识别出顾客体验（权重41.2%）、火锅特色（33.5%）及食材品质（25.3%）三大主题，其中“毛肚新鲜度”、“锅底风味”、“服务响应速度”等是竞争差异化的关键因素。

研究显示，重庆火锅市场竞争格局呈现“品质两极化”现象，领先商家通过供应链管理及服务标准化获得优势，而中小商家亟待提升食材品质控制与运营效率。建议业者构建动态监测体系，结合时间特征合理配置服务资源，并通过创新会员体系提升客户黏性。

本研究从数据抓取开始，获取用户对火锅店的评价数据。目标数据来源于大众点评等平台，使用爬虫工具进行网页解析，提取用户评论、评分、时间等关键信息。数据获取后，进入数据预处理环节，进行清洗、分词和去停用词，去除无效信息。高频但无实际意义的非特征词被去除，低频词也被过滤，以提高数据分析的准确性。

数据预处理完成后，存入 MySQL 数据库，便于后续分析。数据分析部分包括情感分析、LDA 主题分析和关键词提取。情感分析利用 SnowNLP，识别评论的正面、中性、负面情感倾向。LDA 模型对评论文本进行主题分析，识别主要讨论的内容，如口味、服务、环境等方面。关键词提取通过 TF-IDF 方法，筛选出核心词汇，突出用户关注的重点。

数据分析结果通过可视化方式展示，包括柱状图、折线图、饼图等，帮助理解市场趋势。最终生成数据分析报告，提供决策依据。整个流程保证数据从采集、存储到分析和展示的完整性，使研究具有实际应用价值。

数据采集

数据预处理

进行一系列数据预处理工作

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EDA探索性数据分析

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关键词提取算法

关键词提取在文本分析中是关键环节，能够帮助快速识别文本的核心信息。本研究采用TF-IDF算法，并通过Python实现，对文本数据进行关键词挖掘。TF-IDF是一种基于词频和逆文档频率的统计方法，用于衡量词在单篇文档中的重要性。如果一个词在某篇文本中出现频率高，而在其他文档中出现较少，就说明它对该文本具有较高的区分价值。

在实现过程中，首先进行数据清洗。需先加载停用词表，将如“的”“了”“是”等常见但无实际意义的词语剔除。停用词通过读取外部文件构建为集合，以提高查找效率。接着，利用正则表达式保留中文字符，去除标点、数字和特殊符号，确保后续分析的准确性。文本清洗后，使用Jieba对文本进行分词，将语句拆解成词组，同时剔除停用词及单字词，降低无关词汇的干扰。

在关键词提取阶段，通过TF-IDF算法确定关键词权重，其中TF表示词在文档中的出现频率，而IDF则反映该词在整体语料中出现的稀有程度。Jieba自带TF-IDF模块，可通过 jieba.analyse.extract_tags 方法快速提取关键词，并可设置 topK 参数控制提取数量，以及选择是否返回权重值。

完成关键词提取后，对所有文本的关键词进行汇总统计，并借助 Counter 工具计算各词出现的总次数。这些统计结果可用于进一步分析文本主题，也便于后续可视化展示。为生成词云图，将关键词及其频次整理成[(词, 频次)]格式的数据。

最后，借助 pyecharts 库的 WordCloud 模块绘制词云。通过 .add() 方法传入数据，并设置 word_size_range 参数调整词语的显示大小，使高频词更显眼。通过 set_global_opts() 添加图表标题，使结果展示更直观易懂。

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情感分析

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LDA主题分析

LDA（潜在狄利克雷分配）是一种常用于文本主题建模的算法，可帮助从大量文本中挖掘潜藏的主题结构。在本研究中，LDA被用于分析评论数据，提取主要讨论话题及其分布特征。分析流程首先对数据进行预处理，包括分词、去除停用词及剔除低频词，以确保输入数据质量。

具体而言，先利用Jieba工具完成分词，并结合TF-IDF方法筛选关键词，进一步剔除无意义的停用词，停用词表由预先定义的文件提供。处理后的有效词汇被存储在 df[“keyword”] 列中。随后，构建词典（dictionary），并对出现频率过高或过低的词进行过滤，减少噪声干扰。接着，通过 doc2bow 方法将文本转化为词袋模型，并生成 doc_term_matrix，作为LDA建模的输入基础。

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总结

本研究在多方面展现出创新之处。首先，数据来源覆盖面广，整合了多家火锅店的用户评论，而非局限于单一平台，提升了数据的全面性与代表性。数据预处理精细严谨，不仅清理了重复与缺失数据，还针对时间字段及表情符号等特殊字符进行了规范化处理，使数据更加整洁统一。尤其是对时间信息的细化处理，使分析可精确至年、月、周乃至小时，有助于揭示消费行为的时序变化趋势。

分析方法多样且深入，不仅限于基础统计，而是融合时间分布、评分、情感等多维度进行综合探讨。评分数据的可视化清晰地呈现出不同火锅店的优势与短板。结合疫情背景的时间分布分析，更准确地反映了消费行为在不同阶段的变化。情感分析部分采用 SnowNLP，将评论分为正面、负面及中性，直观揭示顾客对各店的总体评价，并通过提取负面评论，帮助商家精准识别如服务质量、排队时长、口味稳定性等具体问题。

在文本分析方面，本研究运用 TF-IDF 技术提取关键词，精准反映顾客关注焦点。进一步结合 LDA 主题建模，对大量分散的评论进行聚类分析，将顾客讨论归纳为几大核心主题，帮助火锅店把握不同消费群体的需求。例如，有的主题聚焦服务与环境，有的则集中在特色食材上，清楚展示了市场细分的方向。通过主题可视化，研究成果更加直观易懂，方便决策者快速把握重点。

综上所述，本研究综合运用了多种分析方法，从时间、评分、情感、关键词和主题多个维度挖掘消费者需求，提升了研究的实用价值。对火锅市场的细致分析，有助于制定更精准的市场策略，帮助商家优化运营、提升顾客满意度。

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