텍스트 마이닝을 이용한 소비자 심리분석 프로젝트

(자세한 설명: 최종발표자료 참고)

주제

전자제품의 경우 주기적으로 리뉴얼하여 새로운 제품을 판매하는 경향이 있음
=> 소비자는 향상된 성능을 체감하는지, 아니면 단순히 비싼 신제품을 소유했다는 보유효과를 느끼는지 에대한 소비자 심리연구

데이터: 네이버 쇼핑 리뷰

'리뷰'란 제품에 만족한 이유를 드러내는 비정형 데이터.
소비자의 솔직하고, 의도되지 않은 데이터라는 장점이 있음

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개발 단계

1단계: 데이터 수집

네이버쇼핑 리뷰 크롤링(에어팟종류, 카테고리, 리뷰, 별점)

• 네이버쇼핑 리뷰 크롤링 - data

2단계: 데이터 전처리

불용어 제거, 형태소 분석(토큰화)

• 토큰화 - data

3단계: 감정사전 추가

긍정리뷰에서 빈도수 높은 단어 => positive 감정사전 / 부정리뷰에서 빈도수 높은 단어 => negative 감정사전 추가

4단계: 리뷰 긍정도 계산

긍,부정단어를 추가한 감정사전을 이용하여 리뷰 긍정도 계산 (범위 0~1, 1에 가까울수록 긍정, 0에 가까울수록 부정)

5단계: 데이터 정제

별점은 높지만, 리뷰 긍정도가 낮게 측정된 경우 해당 리뷰는 분석에서 제외함
예) '너무 좋아요! 걱정헀는데 다행입니다', 별점:5점 / 리뷰긍정도: 0.1 => 삭제

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데이터 분석 결과

1. 대부분의 리뷰 별점 4~5점대 분포. 소비자들이 부정적인 리뷰를 잘 남기지 않는 경향이 있음

2. 에어팟 1세대, 2세대 모두 '음질'에 대한 리뷰가 많음. 소비자가 에어팟에서 음질에 가장 관심이 있음을 알 수 있음

3. 에어팟 1세대보다 2세대의 긍정도가 높음. 카테고리별 긍정도 또한 전체적으로 증가

예) 기능 0.89->0.93 , 배터리수명 0.87->0.96

에어팟 종류별 긍정도	에어팟 종류별 카테고리 긍정도

4. 성능이 변한 카테고리의 평균 긍정도가 성능 변화없는 카테고리의 평균 긍정도보다 3.5배 높음

하지만 성능이 변화없는 카테고리 또한 소폭 증가하였으므로 보유효과 또한 작용했다고 볼 수 있음

• 유사 프로젝트
  • 네이버 지도 크롤링
  • 유튜브 크롤링

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• 4학년 1학기_텍스트마이닝을 이용한 소비자분석 과제

  • study01

  csv파일에서 인구수 데이터 가져와서 시각화 하기

  
  • study02

  텍스트 데이터 빈도수 추출, wordcloud 생성