تحليل مراجعات الهواتف المحمولة على موقع أمازون باستخدام Python

في هذا المشروع، قمت بإجراء تحليل شامل ومتقدم لمجموعة بيانات ضخمة تحتوي على مراجعات المستخدمين لهواتف محمول تم جمعها من منصة "أمازون". يهدف المشروع إلى فهم سلوك المستهلكين، استخراج انطباعاتهم بدقة، وتقديم رؤى قائمة على البيانات لمساعدة الشركات على تحسين منتجاتها وخدماتها. الخطوات والمنهجية التقنية المتبعة: 1. تنظيف ومعالجة البيانات (Data Preprocessing): استخدام مكتبة Pandas للتعامل مع البيانات المفقودة والمكررة وتصفية النصوص. تطبيق تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) باستخدام مكتبة NLTK لتنظيف النصوص من الرموز، الروابط، علامات الترقيم، وإزالة الكلمات المفتاحية غير المؤثرة (Stop Words). إجراء عملية الـ Stemming / Lemmatization لتوحيد صيغ الكلمات وضمان دقة التحليل. 2. التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): دراسة توزيع التقييمات وتحديد العلامات التجارية (Brands) الأكثر رواجاً والأعلى تقييماً. استخراج الكلمات الأكثر تكراراً في المراجعات الإيجابية والسلبية باستخدام (Word Clouds) والرسوم البيانية التوضيحية لتحديد نقاط القوة والضعف في المنتجات. 3. تحليل المشاعر والآراء (Sentiment Analysis): تطبيق تقنيات وخوارزميات معالجة اللغات الطبيعية لتصنيف المراجعات بدقة إلى ثلاث فئات رئيسية: (إيجابية، سلبية، ومحايدة). 4. استخراج الرؤى والتوصيات (Insights Extraction): ربط وتحليل نقاط الضعف والقوة في المنتجات بناءً على تعليقات المستخدمين الحقيقية، وصياغة توصيات تسويقية وتقنية يمكن للشركات الاعتماد عليها لتطوير تجربة المستخدم وزيادة المبيعات