商务数据分析与应用+商务数据分析与应用综合实训+电子商务消费者舆情数据分析+原创.pptx

;学习任务书;;;;舆情行业背景分析;舆情关键词提取

词云与词云图

舆情分析

关于评价和评价标签

;PowerBIDesktop自身并没有关键词提取功能，但可以通过互联网接口的方式进行拓展。本例使用的接口申请地址为http：///，可免费申请商业试用，每天有固定的访问次数。

进入PowerQuery编辑器，在“添加列”选项卡中单击“自定义列”，通过访问API接口提取评价文本的关键词。

输入表达式：“=Json.Documen（tWebContent（shttp///keywords/analysis，[Headers=[#X-Token=API密钥]，Content-Text.ToBinary（[[评价]]）]）），其中#X-Token=API密钥，读者将API密钥换成自己的即可。

完成后API以List（列表）形式返回数据。

返回的结构共需要拓展三次，前两次采用拓展到新行的方式。第三次采用提取值的方式。

单击“提取值”，在弹出的对话框中将分隔符设置为“逗号”，返回的数据有概率和关键词两个字段。

在“开始”选项卡中依次单击“拆分列”“按分隔符”，选择“逗号”作为分隔符，将两个字段分隔开来。

对列名进行重命名，分别为“概率”和“关键词”，同一条评价文本的关键词概率平方和为1。

设置好数据后，在“开始”选项卡中单击“关闭并应用”。

;;三、舆情分析

;评价显示原则是有参考价值的评论往前排，主要是信用等级、实名认证，比重最大的是评论内容，追评会算到排序权重里（但是评价标签不涉及追评内容）。如果没有其他高分评价，那好的评价还是会一直在第一页的。商家操作评价可以提高2%以上转化率。

;评价标签是系统自动根据评价的文本内容（不包含追评）提炼的主要关键词，评价标签会引导客户关注某些评价，如划算、质量好、版型不错、物流快等。

;无线端的评价标签一般直接放在“好中差评”、有图、追加等评价分类后面，上图所示分别为天猫、淘宝店铺的无线端商品评价标签示例。同样地，天猫店铺无“好、中、差评”分类标签；在“追加”标签后面，都显示6个评价标签。

;;;;评价标签是系统自动根据评价的文本内容（不包含追评）提炼的主要关键词，评价标签会引导客户关注某???评价，如：划算、质量好、版型不错、物流快等。淘宝的评价标签分为PC端和无线端两类，PC端可显示10个评价标签，无线端可显示6个评价标签；PC端淘宝商品评价标签旁标示为“大家印象”而，天猫的则是“大家都写到”；另外，淘宝店铺除了可显示内容有关的评价标签外，还可按“好中差评”分类查看评价，而天猫无法按此分类查看；正常的评价标签一般为红色，如果是不好的内容，评价标签则会变成绿色（天猫店铺）或灰色（淘宝店铺），如图所示，分别为一家天猫店铺和一家淘宝店铺PC端的评价标签示例。;无线端的评价标签一般是直接放在“好中差评”、有图、追加等评价分类后面，如下图所示，分别为与上文同家的天猫、淘宝店铺的无线端评价标签示例。同样是天猫店铺无“好中差评”分类标签；都是在“追加”标签后面，共显示6个评价标签。;;“词云”这个概念由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登（RichGordon）于近日提出。戈登做过编辑、记者，曾担任迈阿密先驱报（MiamiHerald）新媒体版的主任。他一直很关注网络内容发布的最新形式——即那些只有互联网可以采用而报纸、广播、电视等其它媒体都望尘莫及的传播方式。通常，这些最新的、最适合网络的传播方式，也是最好的传播方式。

因此，“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。;;如图所示，进入电商数据化运营实训实战平台，在首页的“宝贝分析”菜单中单击“评价采集”选项。;如图所示，进入评价采集页面，输入宝贝链接或ID后单击“查询”按钮即可，有内容的评价前默认打勾，会过滤没有内容的评价。;采集后数据如图所示，可在结果页查看评价，亦可下载评价到本地以便系统地进行舆情分析。;;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画出舆情词云图;二、使用PowerBI画