前段時間,在亞馬遜下了個訂單,結果等了乙個多月,商品沒等來,卻遇到了亞馬遜單方面取消訂單。收到退款的我大概就是下面這樣的表情
曾經在國內各大電商買過很多東西,都沒有遇到過這樣的情況,怎麼一到亞馬遜就踩坑了呢,難道是運氣太好中了「大獎」?於是我開啟了黑貓投訴進行投訴,發現好像也有其他的使用者遇到了類似的情況。
因此,我決定分析一下這些投訴,作為美國最大的電商公司,真的會經常做出這種失信的行為嗎?
為了便於資料處理,我們採集移動版本的資料而非pc版本,可以看到,每一條投訴包括標題、詳情、投訴物件、投訴要求這幾個部分。標題作為使用者訴求的高度總結,裡面的每個詞都是很有意義的,因此筆者主要對於標題資料進行分析。
定義乙個方法,用於進行https的get請求
將url設為相應的介面,即可進行請求。請求返回的結果是json字串,通過json的loads方法,可以轉為json物件,便於對其操作def get(url):
context = ssl._create_unverified_context()
request = urllib.request.request(url)
response = urllib.request.urlopen(url=request,context=context)
return response.read().decode('utf-8')
安裝jieba libresult = get_list(keywords=keywords,page=i) #獲取投訴列表
json_obj = json.loads(result) #將結果轉為json物件
print(json_obj['result']['data']['lists']) #解析json
pip install jieba
在檔案中引用
import jieba
設定自定義詞庫
對標題資料進行分詞del_list = ["訂單","取消"] #移除單詞
suggest_list = ["取消訂單","單方面取消","單方取消","單方面違約","無故退款","不發貨","按時發貨"] #增加詞庫
幾乎大部分投訴裡面都會包含目標商家或公司的名稱,因此我們在處理的時候對名稱進行過濾。def handle(list,keywords):
word = ""
for item in list:
seg_list = jieba.cut(p.sub("", item['main']['title']), cut_all=false) #分詞
for seg in seg_list:
if seg != keywords: #過濾公司名稱
word = word + " "
word = word + seg.strip() #過濾前後空白字元
return word
為了方便,分詞的結果只是儲存在了記憶體中。如果有需要,也可以存入檔案或資料庫中。
安裝wordcloud和matpotlib,並在py檔案中引用。wordcloud主要用於詞雲圖的生成,matpotlib用於的繪製。
pip install wordcloud
pip install matplotlib
建立詞雲圖from wordcloud import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
至此,對於資料的獲取和分析便完成了。我們將keyword設定為「亞馬遜」,來看看結果吧!def draw(f,filename):
#生成乙個詞云物件
wordcloud = wordcloud(
background_color="white", #設定背景為白色,預設為黑色
font_path="simhei.ttf", #支援中文
width=1280, #設定的寬度
height=720, #設定的高度
margin=10, #設定的邊緣
collocations=false #避免重複出現
).generate(f)
# 繪製
plt.imshow(wordcloud)
# 消除座標軸
plt.axis("off")
# 展示
plt.show()
wordcloud.to_file('result/'+filename+'-'+str(int(time.time()))+'.png')
讓我們再來看看其他電商公司:
沒有十全十美的人,電商平台也不會做到絕對的完美。作為普通的消費者,很難去約束體量如此巨大的公司的行為,但每個人都能夠感受到每個平台、每個商家對待顧客的態度。選擇適合自己的平台就好啦,願每個人的權益都不會受到損害~
注:文中資料均來自於黑貓投訴,解釋權歸其所有,請勿將資料用於商業用途;
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