多平台评论数据采集、分析与可视化解决方案
本项目旨在通过AI技术分析来自美团、饿了么、抖音等平台的评论数据，帮助商家了解客户反馈、优化产品和服务，并通过数据看板直观展示分析结果。
目标平台： 美团、饿了么、抖音等外卖和社交平台
采集方式：
对采集的评论数据进行清洗和标准化：
应用AI和机器学习技术进行深入分析：
通过交互式数据看板展示分析结果：
除了基本分析外，我还为您设计了一些额外的分析功能：
基于历史评论数据，预测未来评论趋势和评分变化，帮助提前制定应对策略。
将自家店铺与竞争对手的评论数据进行对比，发现相对优势和劣势。
基于评论内容构建用户画像，了解不同类型客户的偏好和需求。
将负面评论自动分类到不同问题类别（如服务、口味、配送等），便于针对性改进。
使用AI算法识别可能的虚假评论或刷单行为。
追踪特定事件（如促销活动、菜单更新）对评论情感的影响。
以下是一个简化的数据看板设计概念：
好评: 65% | 中评: 20% | 差评: 15%
美味, 快速, 服务好, 价格实惠, 包装精美
1. 汉堡类 2. 炸鸡类 3. 饮料类
朝阳区订单最多，占35%
项目将采用以下技术栈：