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SkyRatings：发布超过23K条航空公司评论！

关于数据集 该航空公司评论数据集的数据是通过网络抓取网站https://www.airlinequality.com/收集的使用 Python 库 Beautiful Soup。该网站是旅行者提交对不同航空公司的评论和评级的平台。通过解析网站的 HTML 内容，提取航空公司名称、评级、评论标题、日期和其他属性等相关信息。然后，对收集到的数据进行处理并组织成结构化数据集，其中每一行代表一条航空公司评论，每一列代表一个特定的评论属性。在整个收集过程中确保遵守数据隐私和网站使用条款。这种透明的方法使其他人能够了解数据的来源及其获取方式，从而促进进一步的分析和研究。 以下是我废弃数据的方法：https://www.kaggle.com/khushipitroda/airline - review - scrapping/ 航空公司评论数据集的数据分析、机器学习和 NLP 任务列表： 1.数据预处理： 处理缺失值和重复值。 将日期格式转换为标准格式。 为 NLP 任务清理和标记文本数据。 如果需要，执行特征工程（例如，提取航空公司特征、情绪分数）。 2.探索性数据分析（EDA）： 可视化航空公司的整体评级分布。 分析评论中的情绪分布。 探索不同评论属性之间的相关性。 调查最受好评的航空公司和航线。 研究推荐状态和评级之间的关系。 3.情感分析： 对评论文本执行情绪分析以确定积极/消极情绪。 将情绪得分与总体评分进行比较以了解一致性。 4.机器学习——预测总体评分： 将数据集分为训练集和测试集。 选择适当的特征并对分类变量进行编码。 构建机器学习模型以根据其他属性预测总体评分。 使用 RMSE 或 R2 等指标评估模型的性能。 5.机器学习 - 推荐系统： 创建一个推荐引擎，根据用户偏好推荐航空公司。 利用协作过滤或基于内容的过滤方法。 评估推荐系统的准确性和覆盖率。 6.自然语言处理（NLP）： 执行主题建模以识别评论中的常见主题。 实施文本摘要技术来创建简洁的评论摘要。 使用 NLP 工具从评论中提取关键短语和情绪。 应用命名实体识别 (NER) 来识别航空公司名称、位置等。 7.逐点分析： 分析个人评论属性（例如座椅舒适度、客舱工作人员服务、食品和饮料）以识别趋势和模式。 根据特定属性比较不同的航空公司和飞机类型。 可视化逐点评级以突出航空公司的优势和劣势。 8.基于时间的分析： 分析航空公司评级和情绪如何随时间变化。 确定客户反馈中的任何季节性或趋势。