E-ticaret ürünleri değerlendirmek için Python ile yorum analizi

E-ticaret sitelerinde ürün yorumları, spesifikasyonlardan çok daha değerli bilgi içeriyor. Müşteriler orada lojistikten şikâyet ediyor, işçiliği överek paylaşıyor, renk farklılığından bahsediyor, kısacası "buna değer mi" sorusunun cevabını veriyor. Bu verileri çekip duygusal analiz ve kalite değerlendirmesi yaparsanız, dağınık müşteri görüşlerini somut kararlar için kullanılabilir metrikler haline getirebilirsiniz.

İş akışı dört aşamadan oluşuyor: veri çekme, temizleme, duygusal analiz ve kalite değerlendirmesi. Her adım bağımsız çalışabilir ve Python ile kolayca gerçekleştirilebilir.

Veri çekme genellikle HTML ayrıştırmaktan daha kolay bir yolla yapılır. Tarayıcı geliştirici araçlarında Network sekmesini açıp yorumları kaydırarak, ön uçun hangi API'yi çağırdığını görebilirsiniz, çoğu zaman `comment/list?itemId=xxx&page=1` gibi bir istek bulursunuz. Direkt bu API'ye istek göndermek HTML ayrıştırmaktan daha güvenilirdir.

1import requests
2import time
3import random
4
5HEADERS = {
6"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
7"Referer": "https://example.com/"
8}
9
10def fetch_comments(item_id, max_pages=10):
11comments = []
12for page in range(1, max_pages + 1):
13url = f"https://api.example.com/comment/list"
14params = {"itemId": item_id, "page": page}
15try:
16resp = requests.get(url, params=params, headers=HEADERS, timeout=10)
17data = resp.json()
18if not data.get("data"):
19break
20comments.extend(data["data"])
21time.sleep(random.uniform(1, 3))
22except Exception as e:
23print(f"Hata: {e}")
24break
25return comments

Tarama öncesi sitenin `robots.txt` ve hizmet şartlarını kontrol edin, istek hızını makul tutun ve yalnızca herkese açık veriler çekin.

Verileri çektikten sonra temizleme adımı başlıyor: yinelenen yorumları, reklam içeriğini ve çok kısa/anlamsız metinleri filtrelemek. SnowNLP veya BERT gibi araçlarla duygusal analiz yapabilir, ardından kalite boyutlarına göre puanlandırabilirsiniz, örneğin lojistik, ürün kalitesi, renk doğruluğu gibi anahtar kelimeleri belirleyip, her yorum için ilgili kategorilere duygusal ağırlık atayabilirsiniz., bu yaklaşım müşteri geri bildirimini sayısal veriye dönüştürerek, ürün geliştirme ve pazarlama kararlarını veri temelli hale getirir.