8979条数据验证：防脱洗发水是不是伪命题？！

最近，小编陷入了一个脱发死循环。

照镜子隐隐若现的头皮，洗完头地上乌压压的断发，让他无时无刻不担心自己的发量，一担心怎么办呢？挠头呗！

越脱发，越担忧；越担忧，越挠头；越挠头，越……脱发...

"为什么不试试防脱洗发水呢？我有好几个同事在用。"我实在不忍心小编继续循环下去。

小编义正言辞："我听说那些玩意儿没什么用啊！现在产品都喜欢打概念！"

"没有调查就没有发言权，你这样下定论太主观了。要不咱们从数据的角度来论证一下，防脱洗发水是不是个伪命题？"

"有点意思！"小编来了劲儿。

说干就干。要论证防脱洗发水是不是个伪命题，得先搞清楚谁对防脱洗发水最有发言权。

答案显而易见，买过防脱洗发水的朋友，他们对产品的评价，是最简单粗暴的论据。

所以，我们以淘宝为例，爬取5款热销洗发水评价数据，综合分析效果。

一.数据获取

目前淘宝反爬（尤其是滑块等验证）实在让人头大，但是呢，我发现爬取评价数据，并不一定需要和登录滑块硬刚，用selenium是可以绕过的。

部分代码如下，对爬取感兴趣的同学可以在文末链接下载详细代码，不感兴趣的同学直接往下滑：

import pandas as pd

from selenium import webdriver

import random

import os

import time

driver = webdriver.PhantomJS()

def get_page(driver):

result = pd.DataFrame()

for i in driver.find_elements_by_xpath("//div[@class = "rate-grid"]/table/tbody/tr"):

try:

content = i.find_element_by_xpath("td[@class = "tm-col-master"]/div[@class = "tm-rate-content"]").text

#评价日期

date = i.find_element_by_xpath("td[@class = "tm-col-master"]/div[@class = "tm-rate-date"]").text

#购买产品

sku = i.find_element_by_xpath("td[@class = "col-meta"]/div[@class = "rate-sku"]").text

#用户名

username = i.find_element_by_xpath("td[@class = "col-author"]/div[@class = "rate-user-info"]").text

append_time = None

append_content = None

except:

content = i.find_element_by_xpath("td[@class = "tm-col-master"]/div[@class = "tm-rate-premiere"]/div[@class = "tm-rate-content"]").text

#评价日期

date = i.find_element_by_xpath("td[@class = "tm-col-master"]/div[@class = "tm-rate-premiere"]/div[@class = "tm-rate-tag"]/div[@class = "tm-rate-date"]").text

#购买产品

sku = i.find_element_by_xpath("td[@class = "col-meta"]/div[@class = "rate-sku"]").text

#用户名

username = i.find_element_by_xpath("td[@class = "col-author"]/div[@class = "rate-user-info"]").text

append_time = i.find_element_by_xpath("td[@class = "tm-col-master"]/div[@class = "tm-rate-append"]/div[1]").text

append_content = i.find_element_by_xpath("td[@class = "tm-col-master"]/div[@class = "tm-rate-append"]/div[2]").text

df = pd.DataFrame({"用户名":[username],"购买产品":[sku],"评价日期":[date],"初次评价内容":[content],

"追评时间":[append_time],"追评内容":[append_content]})

result = pd.concat([result,df])

return result,driver

二.热门关注点

我们爬了5款产品，共计8979条评价，然后把评价中TOP15高频词做成词云图：

很明显，消费者对于防脱洗发水的诉求简单粗暴，效果是第一核心关注点。虽然"没用"也在TOP15高频词中，但整体而言，正面词汇更加集中，消费者并不吝给出不错、好评、好用等评价。

除效果外，味道成了消费者的"论点"，毕竟洗完头之后，洗发水是通过味道来散发魅力。

防脱洗发水，营造的防脱希望十分重要，不少消费者在收到货后，都已经开始期待头皮变得浓密。

下面，我们从情感分析的角度来切入。

三.防脱洗发水情感分析

1. 情感打分

虽然很多人自诩是一个没有感情的杀手，但说出来的每一句话却都洋溢着"感情"。

拿刚爬到的评论数据来说，任何一个消费者在评论时都带着和产品相关的主观情感，要么觉得好，要么觉得烂，只是个体对于好和烂的感知程度不同罢了。

So，这里我们用SnowNLP这个库，为每条评价进行情感打分，通过分值来量化情感倾向。（分值在0-1之间，越靠近0负面倾向越强，越接近1则正面情感越强）

from snownlp import SnowNLP

sens = []

for text in final_re["初评内容"]:

s = SnowNLP(text)

sens.append(s.sentiments)

#final_re是评价数据源

final_re["初评情感评分"] = sens

一个回车，打分完毕！

2. 评分总览

看看5款热销防脱洗发水的平均情感评分：

尴尬，8000多条评论最终平均下来竟然是如此中性的倾向（我们暂且认为0.5是中性）。是大多数客户都无所谓，还是两极分化严重呢？

防脱洗发水的评价两极分化极其严重。28.95%的消费者给出了超0.8分的正向评价，他们极尽吹捧之能事，甚至可以说是"歌颂"防脱洗发水，感谢再"生"之恩。32.81%的消费者评价情感小于0.2，他们恨不得跳脚大骂，觉得智商受到了侮辱。

3. 品牌情感细分

除章光101外，其他品牌情感评分均值都在0.5之上，情感以积极为主。为什么章光101平均值、中位数如此之低？这么多负面评价品牌都无动于衷吗？

数据分析要敢于直面惨淡的数据，敢于正视打脸的现实。

通过进一步观察评价内容，我们发现问题出在情感评分本身。不少消费者给出好评时，会先诉说自己被脱发折磨的多么苦不堪言，最后话锋一转开始夸洗发水。（章光101此类评价尤多）

很遗憾，snownlp这个库的脑回路转的太慢，他总是沉浸在悲痛的前奏不能自拔，给出了低分。再加上我们并未针对洗发水评价进行训练，会存在一些评分疏漏。

这里是抛砖引玉，给出评价分析，建议大家尝试更多的评分玩法

最后，小编开始用肉眼检索评价。许久之后，甩了甩稀薄的刘海，自信的总结：

"如果剔除掉评分误判，消费者对于防脱洗发水的使用情感会更加正向。所以，从评价角度来看，我觉得防脱洗发水并不是一个伪命题，哥已经下单了！"

小编能否成功镇守发际线？且听下回分解。

End.

作者：小z

来源：数据不吹牛

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