基于Python的电商评论数据分析及可视化系统（Flask框架、requests爬虫和NLP情感分析）毕业设计源码

简介：
本项目为一电商评论数据处理平台，采用Python开发，结合Flask框架与requests库实现数据抓取，并利用自然语言处理技术进行情感分析，最终通过可视化界面展示结果。 ### 项目介绍 本系统利用Python开发了一套商品评论数据采集与分析可视化平台，使用Flask框架、MySQL数据库以及requests库进行爬虫抓取指定商品的评价信息，并通过Echarts实现图表展示功能；同时支持多维度数据分析及NLP情感分析。 #### 关于数据说明 项目中的测试数据来源于小米手机京东旗舰店的商品评论。 #### 贝叶斯分类算法 采用贝叶斯分类法对采集到的数据进行处理，其准确率达到了93.49%。 ### 情感分析 文本的情感分析属于自然语言处理（NLP）领域中的一种常见应用，旨在通过计算方法来研究人们对产品、服务等对象的态度和情绪。具体来说，情感分析就是指对带有主观色彩的评论进行分类与归纳的过程。在本项目里，我们主要关注的是极性判断——即评价是正面还是负面。 #### 极性分析 所谓的情感极性（倾向）是指通过文本内容来判定其是否具有积极、消极或中立的态度特征。