Konu :Veri Analizi
Konu :Ürün İncelemelerinin Duyarlılık Analizi
Amaç :Bu ödevin amacı, incelemeyi yapanın ürüne yönelik duyarlılığını belirlemek için ürün incelemeleri üzerinde duyarlılık analizi yapmaktır.
Talimatlar :
1. Veri Hazırlama :
- Uygun bir kaynaktan (ör. Amazon, Yelp) ürün incelemelerinden oluşan bir veri kümesi toplayın.
- Yinelenen incelemeleri kaldırarak, eksik değerleri işleyerek ve metni küçük harfe dönüştürerek verileri temizleyin.
2. Keşif Amaçlı Veri Analizi :
- Özelliklerini ve dağılımını anlamak için verileri keşfedin.
- İncelemelerde kullanılan ortak kelime ve ifadeleri belirlemek için sıklık sayıları ve kelime bulutları gibi temel istatistikleri gerçekleştirin.
3. Duygu Analizi :
- Her incelemeye duyarlılık puanları atamak için uygun bir duyarlılık analizi kitaplığı veya aracı (örn. TextBlob, VADER veya spaCy) kullanın.
- Yorumları, duyarlılık puanlarına göre olumlu, olumsuz veya nötr kategorilere ayırın.
4. Özellik Mühendisliği :
- İncelemelerden, duyarlılığa katkıda bulunabilecek ilgili özellikleri çıkarın. Bunlar kelime sıklıklarını, noktalama işaretlerini veya NLP ile ilgili diğer özellikleri içerebilir.
5. Makine Öğrenimi Modeli :
- İncelemeleri olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırmak için denetimli bir makine öğrenimi modeli geliştirin.
- Modeli etiketli veriler üzerinde eğitin ve uygun ölçümleri (ör. doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve F1 puanı) kullanarak performansını değerlendirin.
6. Model Yorumlaması :
- Karışıklık matrislerini veya diğer ilgili görselleştirmeleri kullanarak modelin tahminlerini görselleştirin.
- İyileştirilecek alanları belirlemek için yanlış sınıflandırılmış incelemeleri analiz edin.
7. Raporlama :
- Duygu analizinin bulgularını özetleyen bir rapor yazın.
- Veri hazırlama, keşfedici veri analizi, özellik mühendisliği, model eğitimi ve değerlendirme sonuçlarıyla ilgili ayrıntıları ekleyin.
Gönderim :
- Aşağıdakileri gönderin:
- Kodunuzu ve analizinizi içeren bir Jupyter Notebook veya Python betiği.
- Bulguları özetleyen bir PDF raporu.
Son tarih :
- Ödevin teslim tarihi [tarih] tarihindedir.
- Geç teslimlere günlük %10 ceza uygulanacaktır.