(数据分析)网课评论分析

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Python新视野 发表于 2021/11/30 15:32:35 2021/11/30
【摘要】 本文通过爬取的数据,对中国大学MOOC(icourse)、慕课网(imooc)、腾讯课堂(keqq)、网易云课堂(study163)四个网课平台的课程信息及评论进行简要分析。同时,对数据分析的整体流程做一个总结。内容如有纰漏,敬请指出。 1.数据抓取数据集的获取是我们进行数据分析的第一步。现在获取数据的主要途径一般为:现成数据;自己写爬虫去爬取数据;使用现有的爬虫工具爬取所需内容,保存到数据...

本文通过爬取的数据,对中国大学MOOC(icourse)、慕课网(imooc)、腾讯课堂(keqq)、网易云课堂(study163)四个网课平台的课程信息及评论进行简要分析。同时,对数据分析的整体流程做一个总结。内容如有纰漏,敬请指出。


1.数据抓取

数据集的获取是我们进行数据分析的第一步。现在获取数据的主要途径一般为:现成数据;自己写爬虫去爬取数据;使用现有的爬虫工具爬取所需内容,保存到数据库,或以文件的形式保存到本地。

博主用的是现有的数据进行数据分析。

如果是想通过自己写爬虫来爬取数据,那么整体思路大致分为:确定爬取的内容、对主页面解析、子页面的获取、子页面的解析、数据的保存。现在的网站或多或少都有一些基本的反爬措施,那么,我们在写爬虫时就应针对该网站制定相应的反反爬策略,如请求头、 IP 代理、 cookie 限制、验证码限制等。这些常见的反爬机制要能够应用在你写的爬虫当中。

如果爬虫大致能够爬取我们所需的内容,下一步,我认为就是提高爬取速度,增加稳定性了。我们知道当 request 模块对页面发起请求时,整个程序是处于阻塞状态,在请求的这段时间后面的代码是无法运行的,所以说当我们需要对很多个页面发起请求时,我们可以通过使用异步协程的方式,使我们能够利用阻塞的这段时间去执行其他任务。由于 requests 模块是不支持异步协程的,我们需要使用 aiohttp 模块来对页面发起请求,再搭配 asyncio 来实现异步爬虫。
提高稳定性,就需要一些稳定的ip代理,防止爬虫运行期间 ip 被封,推荐自己爬取一些免费的 ip 代理的网站,通过代码测试一下,将能用的保存到数据库中,使用时直接通过类来使用即可。如果你对爬虫中的ip代理的使用还是很了解,不妨看下这篇文章(异步爬虫)requests和aiohttp中代理IP的使用

因为我没用过爬虫工具,所以就不介绍了。


2.数据清洗

数据得到手,我们就需要对我们爬取的数据进行清洗工作,为之后的数据分析做铺垫,如果清洗的不到位势必会对之后的数据分析造成影响。
下文将从数据格式统一、空值处理、数据去重、评论清洗等方面来介绍。


2.1数据格式统一

对于四个平台的数据,由于各个平台爬取的内容有所不同,数据类型也有差别,我们根据后期分析的需要,提取我们需要的内容,数据类型与格式统一后再将课程及评论信息合并。

如课程评分中,imooc 的评分格式为‘9分’,而数据分析时,只需要9来作为分数即可。各个平台的评分要求不同,这里统一5分制。

# 正则提取数字
df['评论分数'] = df['评论分数'].str.extract(r'(\d+)', expand=True)
# 类型转换,并改为五分制
df['评论分数'] = df['评论分数'].values.astype(float)/2

重新对列名进行命名

df.rename(columns=({'课程名':'course_name', '学习人数':'total_stu'}), inplace=True)

2.2空值处理

对于数据中的空值(Nan),如果该行中的数据对后面数据分析影响不大。那么,直接删除改行即可。

# 直接删除course_id列中值为空的行(不包含空字符串)
df = df.dropna(subset=['comment'])

如果要对空字符串进行删除,直接使用上述方法并不能实现。可以先将字符串转为 np.nan 类型,再使用 dropna 来删除。

# 将空字符串转为'np.nan',用于下一步删除
df['comment'].replace(to_replace=r'^\s*$', value=np.nan, regex=True, inplace=True)
# 删除comment中的空值,并重置索引
df = df.dropna(subset=['comment'])
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

2.3数据去重

用于爬取时的误差,部分数据有部分重复,这是就需要删除这些重复的数据,只保留一条即可。

# 根据course_id列的唯一性,可以把它作为作为参照,如存在多行course_id相同,那么只保留最开始出现的。
df.drop_duplicates(subset=['course_id'], keep='first', inplace=True)
# 重置索引
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

2.4评论清洗

对单一用户的重复评论去重。对于同一用户在不同时间对同一课程进行的评论如果内容相同,可以认为该用户在评论时并未认真思考,因此应只保留第一次,以保证后期分析数据的有效性。

df.drop_duplicates(subset=['user_id', 'comment'], keep='first', inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

去除评论中的换行符(\n)和回车(\r)。

df['comment'] = df['comment'].str.replace('\r|\n', '')

去除评论开头和结尾的空格

df['comment'] = df['comment'].str.strip()

对于纯数字评论(如‘111’,‘123456’,‘666’),无实际意义,并不能说明对某一事物的评价,应删除。先通过正则将其替换成空字符串,后面统一删除。

df['comment'] = df['comment'].str.replace('^[0-9]*$', '')

对于单一重复字符评论(如‘aaaa’,‘!!!’),无实际意义。

df['comment'] = df['comment'].str.replace(r'^(.)\1*$', '')

部分评论包含时间(如‘2020/11/20 20:00:00打卡’),通过正则匹配将时间日期转为空字符串,防止影响之后对评论的分词。

df['comment'] = df['comment'].str.replace(r'\d+/\d+/\d+ \d+:\d+:\d+', '')

机械压缩去词

(1)机械压缩去词思想
由于评论信息中评论质量参差不齐,没有实际意义的评论有很多,只通过简单的文本去重,很难将那些没有意义的评论大量删除,因此经过简单的文本去重后,还要使用机械压缩进行再次去重。如‘非常好非常好’,‘好呀好呀’等。
这类连续重复的评论,在之前的清洗中很难删除,但放任不管,当之后情感分析时,经过分词,积极词汇量与实际词汇量相差较多,对后期统计会产生较大影响。

(2)机械压缩去词的结构
从一般的评论来讲,人们一般只会在开头和结尾添加无意义的重复语料,如‘为什么为什么课程这么贵’,‘真的非常好好好’。而中间出现连续词时,大多是成语及名词修饰等,如‘老师讲课真的滔滔不绝,如同江河!’等。如果对这样的词进行压缩,可能会改变语句原意。因此,只对开头和结尾出现重复词时进行压缩去词。

(3)机械压缩处理过程及规则制定
连续累赘重复的判断可以通过建立两个存放字符的列表来完成,一个一个的读取字符,并按照不同的情况,将字符放入第一个或第二个列表或触发压缩判断,若触发判断得出的结果是重复(即列表1和列表2有意义的字符部分完全相同)则进行去除,这里根据python数据分析与挖掘实战书中的规则参考,指定七条规则。
规则1:如果读入的字符与列表1的第一个字符相同,而列表2中没有放入任何字符,则将这个字符放入列表2中。

在这里插入图片描述

规则2:如果读入的字符与列表1中的第一个字符相同时,而列表2也有字符,那么触发压缩判断,若结果是重复,则进行去除,并清空列表2。

在这里插入图片描述
规则3:如果读入的字符与列表1的第一个字符相同,而列表2也有字符,触发压缩判断,若不重复,则清空两个列表,并把读入的这个字符放入列表1的第一个位置。

在这里插入图片描述
规则4:如果读入的字符与列表1的第一个字符不相同,触发压缩判断,若重复,且两个列表中字符数目大于2,则去除,并清空两个列表,将该字符存入列表1。
规则5:如果读入的字符与列表1的第一个字符不相同,触发压缩判断,若不重复,且列表2中没有字符,则继续在列表1中放入字符。
规则6:如果读入的字符与列表1的第一个字符不相同,触发压缩判断,若不重复,且列表2中有字符,则继续在列表2中放入字符。
规则7:读完所有字符后,触发压缩判断,对列表1与列表2进行比较,若重复则删除。

(4)机械压缩效果展示

在这里插入图片描述

3.数据分析及可视化

3.1课程评分分析

首先对各个平台课程的评分进行分析,并可视化。
由于平台数据中只有两个平台包含课程评分,所以只对这两个平台的课程评分进行分析。
从合并好的课程信息 csv 中选择两平台的500门课程评分进行分析,统计各个评分区间的课程数量。

df = pd.read_csv(r'merge_course.csv', usecols=['platform', 'rating'])
df = df.loc[df['platform'] == 'imooc'].head(500)
print(len(df[df['rating'] >= 4.75]))
print(len(df[(df['rating'] < 4.75) & (df['rating'] >=4.5)]))
print(len(df[(df['rating'] < 4.5)]))

再数据通过 matplotlib 库进行可视化。得到下图。

通过图可以很清晰的看出,两个平台的评分区间分布,总的来说study163平台的课程整体评分要比imooc平台高一些,4.5分以下的课程只占到1%左右。


3.2用户昵称格式

用户名从评论信息中获取,通过去重,来保证用户名的唯一性,由于 keqq 平台用户名是隐藏的,所以不进行统计。

df = pd.read_csv(r'C:/Users/pc/Desktop/new_merge_comment.csv', 
				low_memory=False, usecols=['platform', 'user_name'])
df = df.loc[df['platform']=='mooc163', :]
df.dropna(inplace=True)
df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
df = df.head(30000)
chinese_name = []

for name in df['user_name'].values:
    if re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]', name):
        chinese_name.append(name)

pure_chinese_name = []
for name in chinese_name:
    if  name == ''.join(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]', name)):
        pure_chinese_name.append(name)
print(30000-len(chinese_name))   # 字符
print(len(pure_chinese_name))    # 中文

得到各个平台的用户名格式,就可以进行可视化了。结果如下图。

根据图中信息可知,在imooc平台,三种格式的用户名使用人数大致持平,而在icourse和study163平台上使用纯字符来做为昵称的人数要明显多于纯中文的昵称。


3.3各平台评论的平均长度

之前已经统计了各个平台课程评论的平均长度,现在只需要取它们的平均值即可。

df = pd.read_csv(r'Chinese_comment.csv', low_memory=False,
				 usecols=['platform', 'average_length'])
print(df.groupby('platform').describe().reset_index(drop=None))

可视化结果如下。

四个平台的评论平均长度以腾讯课堂(keqq)最高,中国大学MOOC(icourse)与网易云课堂(study163)相近,慕课网(imooc)最低。通过评论平均长度侧面反映出各个平台用户的活跃度。


3.4各平台评论高频词

提取各个平台的积极消极高频词。
使用 dataframe 保存读取 csv 文件中的内容,再从 dataframe 中读取每一条评论,使用 groupby() 函数按课程名进行分组,同时将该课程评论合并到同一列。

course_comment = df.groupby(['course_id'])['comment'].apply(sum)

dataframe 中的数据保存到字典中,创建一个新的 dataframe 对象 new_df 来保存课程名和提取的正面/负面高频词,循环字典中的键 ‘comemnt’ 的每一个评论,使用jieba分词精准模式对其进行分词,对比导入的中文停用词表将词汇列表中无用的字符汉字进行剔除。之后导入 positive.txtnegative.txt 分别作为正面情感词典,负面情感词典。循环每个分词后得到的课程正面/负面词汇列表,使用Courter函数获取正面/负面词汇列表出现次数最多的五组词

up_list = Counter(positive_list).most_common(5)
down_list = Counter(negative_list).most_common(5)

之后将得到的高频词和课程名保存到 new_df 中,循环直至所有的课程评论都已保存。
在这里插入图片描述
到这里已经获取了各平台每一课程中所有评论的高频词。接下来只需要整合每个平台课程的高频词,将其以词汇图的形式来展现即可。这里以慕课网( imooc )平台的积极消极高频词作为展示。
可视化结果如下图

课程评论积极高频词

课程评论消极高频词

从这两个词云图中的高频词,不难看出,用户对课程的难易度、教师的讲课水平、课程的整体结构、课后习题的安排有较高的要求,如积极词汇中出现较多的“易懂”、“详细”、“基础”、“清晰”等,消极词汇中出现较多的“复杂”、“辛苦”、“废话”等


3.5评论数与课程评分之间的关系

这里我们随机选取慕课网(imooc)和网易云课堂(study163)200门课程,分别统计它们的课程评分和评论数。

df = pd.read_csv('merge_course.csv', low_memory=False, 
				usecols=['platform', 'course_name', 'course_id', 'rating'])
df = df.loc[df['platform'] == 'imooc'].reset_index(drop=None).head(200)
df_comment = pd.read_csv('merge_comment.csv', low_memory=False, 
				usecols=['platform', 'course_id', 'comment'])
df_comment = df_comment.loc[df_comment['platform'] == 'mooc163']
series = df_comment.groupby('course_id')['comment'].count()

df_comment = pd.DataFrame()
df_comment['course_id'] = series.index
df_comment['count'] = series.values
df_comment['course_id'] = df_comment['course_id'].str.extract('^(\d+)', expand=True)
new_df = pd.merge(df, df_comment, on='course_id')

rating_list = new_df['rating'].values.tolist()    # 课程评分
count_list = new_df['count'].values.tolist()    # 课程评论

得到 rating_listcount_list 后通过散点图可视化。结果如下图。


慕课网(imooc)

网易云课堂(study163)

通过两个平台的对比不难看出,当评论数量较多时,慕课网的课程评分基本稳定在4.8–5.0之间,课程评分基本稳定在4.9–5.0之间。两平台评论数量最多的课程评分分别为4.8,4.9分。可见评级人数越多,越不容易达到满分。同时两个平台中评分较低的课程普遍评论量不高,可见当评级人数较少时,个别用户的低分就会对课程评分产生较大影响。



以上便是本文全部内容,部分代码并不完整,只提供思路,matplotlib 可视化可以参考官方文档,所以在文中就没放可视化相关代码。


参考资料:
python数据分析与挖掘实战
pandas官方文档
matplotlib官方文档

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