آموزش انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی نظرات و توییت های مشتریان

Performing Sentiment Analysis on Customer Reviews & Tweets

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص احساسات را با استفاده از TextBlob، NLTK، BERT، VADER، NRCLex، MultinomialNB بیاموزید نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های بررسی مشتری با استفاده از TextBlob یاد بگیرید چگونه جنبه احساسی نظرات مشتریان را با استفاده از EmoLex تجزیه و تحلیل کنید. در توییتر داده های پست با استفاده از VADER را بیاموزید چگونه جنبه احساسی توییت ها را با استفاده از NRCLex پیش بینی کنید یاد بگیرید چگونه احساسات یک توییت را با استفاده از BERT پیش بینی کنید یاد بگیرید چگونه احساسات یک توییت را با استفاده از Multinomial Naive Bayes پیش بینی کنید یاد بگیرید چگونه کلمات کلیدی را که اغلب در موارد مثبت استفاده می شود شناسایی کنید. نظرات منفی مشتریان بیاموزید که چگونه بین رتبه‌بندی مشتریان و احساسات همبستگی پیدا کنید مطالعه موردی: استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات در مجموعه داده‌های بررسی مشتری و پیش‌بینی اینکه احتمال مثبت، منفی یا خنثی بودن یک بررسی بیشتر است عواملی را بیاموزید که به سوگیری در نظرات مشتریان کمک می‌کنند یاد بگیرید چگونه پاک کردن مجموعه داده با حذف سطرهای از دست رفته و مقادیر تکراری آموزش اصول اولیه تحلیل احساسات و کاربردهای عملی آن

به دوره آموزشی «تحلیل احساسات در توییت‌های نظرات مشتریان» خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن شما گام به گام نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص عاطفی را در مجموعه داده‌های بررسی مشتری و پست توییتر با استفاده از مدل‌های TextBlob، Natural Language Toolkit و BERT خواهید آموخت. این دوره ترکیبی عالی بین تئوری و کاربرد عملی است و مهارت‌های عملی برای استخراج بینش ارزشمند از داده‌های متنی را در اختیار شما قرار می‌دهد. این دوره عمدتاً بر روی دو هدف اصلی متمرکز خواهد بود، اولی تجزیه و تحلیل داده ها است که در آن شما بررسی مشتری و مجموعه داده های پست توییتر را از منظرهای مختلف بررسی می کنید، در عین حال هدف دوم تجزیه و تحلیل احساسات است که در آن یاد می گیرید احساسات و سوگیری های مشتری را تشخیص دهید. بررسی ها و پست های توییتر در جلسه مقدمه، شما با اصول اولیه تجزیه و تحلیل احساسات، مانند آشنایی با کاربردها و مدل های عملی آن که در پروژه های ما استفاده خواهد شد، آشنا خواهید شد. سپس، در جلسه بعدی، ما یک مطالعه موردی خواهیم داشت که در آن با نحوه عمل تجزیه و تحلیل احساسات آشنا خواهید شد. ما می‌خواهیم از مجموعه داده‌های نظرات مشتریان برای استخراج ویژگی‌ها و پیش‌بینی‌هایی که احتمال مثبت، منفی یا خنثی بودن نظر وجود دارد، استفاده کنیم. پس از آن، همچنین در مورد عوامل متعددی که به سوگیری در نظرات مشتریان کمک می‌کنند، مانند مثال‌هایی مانند تقویت الگوریتمی، سوگیری احساسی و انگیزه‌های مالی، یاد خواهید گرفت. پس از یادگیری تمام دانش لازم در مورد تجزیه و تحلیل احساسات، پروژه را آغاز خواهیم کرد. ابتدا در مورد نحوه راه اندازی Google Colab IDE گام به گام راهنمایی خواهید شد. علاوه بر آن، شما همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه نظرات مشتریان و مجموعه داده‌های پست توییتر را از Kaggle پیدا و دانلود کنید. وقتی همه چیز آماده شد، وارد بخش اصلی دوره می شویم که بخش پروژه است. این پروژه از دو بخش اصلی تشکیل شده است، در قسمت اول، شما گام به گام نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی مجموعه داده های نظرات مشتریان را یاد خواهید گرفت، به طور گسترده یاد خواهید گرفت که چگونه پیش بینی های دقیق انجام دهید که آیا بررسی نشان دهنده رضایت یا نارضایتی مشتری است. داده های آموزشی در همین حال، در بخش دوم، گام به گام در مورد نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات در مجموعه داده‌های پست‌های توییتر راهنمایی می‌شوید، به‌ویژه جنبه احساسی توییت‌ها را با استفاده از ابزار طبیعی زبان تحلیل می‌کنید.

اول از همه، قبل از ورود به دوره، باید این سوال را از خود بپرسیم: چرا باید تحلیل احساسات را یاد بگیریم؟ خوب، دلایل زیادی وجود دارد، اما پاسخ من اینجاست، با افزایش تجارت الکترونیک و شروع تجارت آنلاین به گسترش بازار خود، در نتیجه، مشتریان بیشتری شروع به خرید آنلاین محصولات می کنند و پس از خرید محصول، به احتمال زیاد آنها همچنین نظرات خود را در مورد محصول بیان می کنند. علاوه بر آن، گاهی اوقات آنها نیز در مورد یک محصول خاص در رسانه های اجتماعی بحث های معناداری دارند. با این حال، بسیاری از مردم متوجه نیستند که آن نظرات مشتریان و پست‌های رسانه‌های اجتماعی می‌توانند به طور بالقوه به بینش‌های ارزشمندی برای کسب‌وکار تبدیل شوند، به عنوان مثال، با ارزیابی شکایات مشتریان در بخش بررسی، شرکت می‌تواند عملکرد بهتری داشته باشد. تصمیمات تجاری و بهبود کیفیت محصولات خود بر اساس پیشنهادات مشتریانشان.

در زیر مواردی وجود دارد که می‌توانید از این دوره یاد بگیرید:

  • اصول اساسی تحلیل احساسات و کاربردهای عملی آن را بیاموزید

  • مطالعه موردی: استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات بر روی مجموعه داده بررسی مشتری و پیش بینی اینکه احتمال مثبت، منفی یا خنثی بودن بررسی بیشتر است

  • عواملی را که به سوگیری در نظرات مشتریان کمک می‌کنند بیاموزید

  • با نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle آشنا شوید

  • نحوه تمیز کردن مجموعه داده با حذف ردیف‌های از دست رفته و مقادیر تکراری را بیاموزید

  • با نحوه یافتن ارتباط بین رتبه‌بندی و احساسات مشتری آشنا شوید

  • با نحوه شناسایی کلمات کلیدی که اغلب در نظرات مثبت و منفی مشتریان استفاده می شوند آشنا شوید

  • با نحوه تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی نظرات مشتریان با استفاده از EmoLex آشنا شوید

  • با نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های بررسی مشتری با استفاده از TextBlob آشنا شوید

  • با نحوه تجزیه و تحلیل جنبه احساسی توییت ها با استفاده از NRCLex آشنا شوید

  • با نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات در داده های پست توییتر با استفاده از VADER آشنا شوید

  • با نحوه پیش بینی احساسات یک توییت با استفاده از BERT آشنا شوید

  • با نحوه پیش بینی احساسات یک توییت با استفاده از Multinomial Naive Bayes آشنا شوید

  • با نحوه تنظیم Google Colab IDE آشنا شوید


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • مقدمه دوره Introduction to the Course

  • فهرست مطالب Table of Contents

  • این دوره برای چه کسانی در نظر گرفته شده است؟ Whom This Course is Intended for?

ابزارها، IDE و مجموعه داده ها Tools, IDE, and Datasets

  • ابزارها، IDE و مجموعه داده ها Tools, IDE, and Datasets

مقدمه ای بر تحلیل احساسات Introduction to Sentiment Analysis

  • مقدمه ای بر تحلیل احساسات Introduction to Sentiment Analysis

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه کار می کند؟ How Sentiment Analysis Works?

  • مطالعه موردی تحلیل احساسات Sentiment Analysis Case Study

عواملی که به تعصب در بررسی مشتری کمک می کند Factors That Contribute to Bias in Customer Review

  • عواملی که به تعصب در بررسی مشتری کمک می کند Factors That Contribute to Bias in Customer Review

راه اندازی Google Colab IDE Setting Up Google Colab IDE

  • راه اندازی Google Colab IDE Setting Up Google Colab IDE

یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle Finding & Downloading Datasets From Kaggle

  • یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle Finding & Downloading Datasets From Kaggle

آماده سازی پروژه Project Preparation

  • در حال آپلود مجموعه داده در Google Colab Uploading Dataset to Google Colab

  • مروری سریع بر مجموعه داده بررسی هتل Quick Overview of Hotel Review Dataset

پاک کردن مجموعه داده با حذف مقادیر و موارد تکراری از دست رفته Cleaning Dataset by Removing Missing Values & Duplicates

  • پاک کردن مجموعه داده با حذف مقادیر و موارد تکراری از دست رفته Cleaning Dataset by Removing Missing Values & Duplicates

یافتن همبستگی بین رتبه بندی مشتری و احساسات Finding Correlation Between Customer Rating and Sentiment

  • یافتن همبستگی بین رتبه بندی مشتری و احساسات Finding Correlation Between Customer Rating and Sentiment

شناسایی کلمات کلیدی که اغلب در بررسی مثبت و منفی استفاده می شود Identifying Keywords That are Frequently Used in Positive & Negative Review

  • شناسایی کلمات کلیدی که اغلب در بررسی مثبت و منفی استفاده می شود Identifying Keywords That are Frequently Used in Positive & Negative Review

تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی بررسی مشتری با EmoLex Analyzing Emotional Aspect of Customer Review with EmoLex

  • تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی بررسی مشتری با EmoLex Analyzing Emotional Aspect of Customer Review with EmoLex

انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های بررسی هتل با TextBlob Performing Sentiment Analysis on Hotel Review Data with TextBlob

  • انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های بررسی هتل با TextBlob Performing Sentiment Analysis on Hotel Review Data with TextBlob

تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی توییت ها با NRCLex Analyzing Emotional Aspect of Tweets with NRCLex

  • تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی توییت ها با NRCLex Analyzing Emotional Aspect of Tweets with NRCLex

انجام تجزیه و تحلیل احساسات در داده های پست توییتر با VADER Performing Sentiment Analysis on Twitter Post Data with VADER

  • انجام تجزیه و تحلیل احساسات در داده های پست توییتر با VADER Performing Sentiment Analysis on Twitter Post Data with VADER

پیش بینی احساسات توییت با BERT Predicting Tweet Sentiment with BERT

  • پیش بینی احساسات توییت با BERT Predicting Tweet Sentiment with BERT

پیش‌بینی احساسات توییت با چند جمله‌ای Naive Bayes Predicting Tweet Sentiment with Multinomial Naive Bayes

  • پیش‌بینی احساسات توییت با چند جمله‌ای Naive Bayes Predicting Tweet Sentiment with Multinomial Naive Bayes

نتیجه گیری و خلاصه Conclusion & Summary

  • نتیجه گیری و خلاصه Conclusion & Summary

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

آموزش انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی نظرات و توییت های مشتریان
جزییات دوره
3 hours
21
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
2,528
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Christ Raharja Christ Raharja

مشاور سابق ریسک فناوری و علاقه‌مند به تجارت الکترونیک