案例介绍
案例 1：电商评论情感分析工具
技术栈：Python + Requests + BeautifulSoup + Pandas + TextBlob实现过程：
用 Requests 爬取某电商平台商品评论，BeautifulSoup 解析 HTML 提取评论内容与评分；
用 Pandas 清洗数据（去重、处理缺失值），通过 TextBlob 进行情感极性分析（正面 / 负面 / 中性）；
生成可视化报告：用 Matplotlib 绘制情感分布饼图、评分与情感关联折线图，辅助商家优化产品。
成果：处理 10 万 + 条评论，情感分析准确率 89%，为 3 款商品提供改进建议。
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