22、数据可视化与分析中的参数运用及案例实践

数据可视化与分析中的参数运用及案例实践

在数据可视化和分析领域，我们常常面临着如何高效展示和解读数据的挑战。本文将深入探讨如何运用参数来实现动态分析，通过实际案例展示其在不同场景下的应用。

1. 客户评论情感分析

对于销售产品的公司来说，客户评论至关重要，它可能决定产品的成败。然而，随着互联网的发展，处理大量评论变得十分困难。以 Amazing Products 公司为例，该公司考虑更新其数字流媒体设备 Amazing Fire TV，公司高管希望了解现有版本的痛点和客户感受，因此需要对在线评论进行分析并量化数据。

情感分析通过预设的知识词典对单词、短语或句子进行正负情感评分。在处理 Amazing Products 的评论时，我们可以使用以下代码进行情感分析：

//Review Sentiment
SCRIPT_REAL("
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
reviews =_arg1
scores = []
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
for text in reviews:
    ss = sid.polarity_scores(text)
    scores.append(ss['compound'])
return scores
",MAX([Review Text]))

你可以将 Review Text 替换为带引号的句子来测试这段代码。

2. 高级数学概