Ce projet emploie des techniques de traitement de langage naturel (NLP) pour analyser les sentiments dans les avis d'hôtels. Utilisant un ensemble de données (Analyse_sentiments.csv), nous visons à extraire des insights significatifs sur la satisfaction et les préférences des clients. L'analyse est réalisée dans un Jupyter Notebook (Analyse_sentiments.ipynb), qui présente une explication étape par étape du traitement des données, de l'analyse des sentiments et de la visualisation des résultats.
Le jeu de données Analyse_sentiments.csv comprend des milliers d'avis d'hôtels, incluant à la fois le texte de l'avis et des métadonnées associées. Chaque avis est minutieusement analysé pour déterminer le sentiment sous-jacent (positif, négatif, neutre), fournissant un retour précieux pour la gestion des hôtels et les clients potentiels.
- Analyse de Sentiments : Déterminer le sentiment exprimé dans chaque avis d'hôtel à l'aide de modèles d'apprentissage automatique.
- Visualisation des Données : Illustrer la distribution des sentiments à travers différents hôtels, emplacements et périodes.
- Extraction d'Insights : Identifier les facteurs clés influençant la satisfaction des clients et les domaines à améliorer.
- Python : Langage de programmation principal utilisé pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique.
- Jupyter Notebook : Un environnement de calcul interactif où l'analyse est documentée et exécutée.
- Pandas & NumPy : Pour la manipulation des données et les opérations numériques.
- Matplotlib & Seaborn : Bibliothèques pour la visualisation des données.
- Scikit-learn & NLTK : Outils pour le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique.
Pour exécuter ce projet localement, vous devez avoir Python installé sur votre système. Clonez ce dépôt et naviguez jusqu'au répertoire du projet. Installez les dépendances requises en utilisant la commande suivante :
pip install -r requirements.txtVous pouvez ensuite ouvrir le Jupyter Notebook (Analyse_sentiments.ipynb) pour visualiser l'analyse :
jupyter notebook Analyse_sentiments.ipynbLes contributions pour améliorer l'analyse ou étendre l'ensemble de données sont les bienvenues. N'hésitez pas à forker le dépôt, apporter vos modifications et soumettre une pull request.