Cookpad应用评论分析：2019-2021用户情绪趋势探究

资源摘要信息:"该项目名为cookpad_reviews_analysis，主要目的是对Cookpad应用程序的评论进行分析，以了解用户的情绪和识别评论的趋势。项目使用了2019年1月至2021年3月期间用户提供的评论数据，对数据进行收集和准备，然后进行分析。项目使用JupyterNotebook作为主要工具，存储库结构包括代码文件夹(code)、数据文件夹(data)和图片文件夹(images)。代码文件夹中包含了两个主要的.ipynb文件：nb1_data_collect_and_prep.ipynb和nb2_eda.ipynb，分别用于数据收集和准备以及探索性数据分析。项目信息可以通过联系作者获得最新进展。" 知识点一：Cookpad应用程序评论分析 Cookpad是一款非常流行的食谱分享应用程序，用户可以通过它查看、上传和分享各种食谱。然而，仅仅收集用户评论是不够的，更重要的是对这些评论进行深入分析，以了解用户对应用程序的评价和反馈。通过评论分析，可以了解用户的满意度、对应用程序的期望，以及可能存在的问题。 知识点二：数据分析的目的和方法 数据分析的目的是通过系统的分析方法，从大量的数据中提取有价值的信息，以供决策者参考。常见的数据分析方法包括描述性分析、预测性分析和规范性分析。在cookpad_reviews_analysis项目中，可能使用的主要方法是描述性分析，即通过对用户评论的分析，了解用户的情绪和应用程序的优势和不足。 知识点三：数据分析工具-JupyterNotebook JupyterNotebook是一款开源的Web应用程序，可以创建和共享包含代码、公式、可视化和解释文本的文档。它被广泛用于数据分析和数据科学领域，因为其可以提供一种交互式的环境，让用户可以方便地运行和测试代码。在cookpad_reviews_analysis项目中，使用JupyterNotebook作为主要工具，可以方便地对Cookpad应用程序的评论进行收集、整理和分析。 知识点四：数据收集和准备 数据收集是指从各种来源收集数据的过程，而数据准备则是对收集到的数据进行清洗、转换和处理，使其适合进行分析。在cookpad_reviews_analysis项目中，需要收集2019年1月至2021年3月期间用户提供的评论数据，并进行相应的数据准备。 知识点五：探索性数据分析(EDA) 探索性数据分析是指在进行深入的统计分析之前，对数据进行初步的探索，以了解数据的基本特征和结构。在cookpad_reviews_analysis项目中，可能会使用EDA方法对用户评论进行分析，以了解用户的反馈趋势和情绪倾向。EDA通常包括数据可视化、数据清洗、数据转换和数据探索等步骤。 知识点六：项目结构 一个典型的项目结构通常包括代码文件夹、数据文件夹和图片文件夹。在cookpad_reviews_analysis项目中，代码文件夹包含主要的.ipynb文件，用于数据收集和准备以及探索性数据分析。数据文件夹则包含了所有的数据文件，包括原始数据和处理后的数据。图片文件夹则用于存放分析过程中生成的可视化图片。