背景介绍

在数据分析领域，用户满意度评分分析是评估用户体验的重要手段。通过分析评分分布与热度图，可以直观了解用户对内容的满意程度，为后续的用户画像构建和优化决策提供数据支持。

思路分析

1. 数据处理
   • 使用pandas读取CSV文件，确保数据格式正确，处理缺失值并过滤无效数据。
   • 对评分进行标准化处理，避免评分范围过大导致直方图失真。
2. 可视化方法
   • 使用Matplotlib绘制评分分布直方图，直观展示评分分布的集中度。
   • 使用Seaborn绘制热力图，通过颜色映射展示用户对评论内容的热度。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取CSV文件并处理数据
data = pd.read_csv('user_reviews.csv')

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)  # 去除空值
data = data[(data['score'].abs() < 10) | (data['score'].abs() > 50)]  # 过滤无效评分

# 绘制评分分布直方图
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.histplot(data['score'], x='score', bins=10, kde=False, color='skyblue')
plt.title('用户满意度评分分布直方图')
plt.xlabel('评分范围')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

# 绘制评论内容的热力图
sns.heatmap(data['comment'].value_counts(), annot=True, cmap='viridis', fmt='.1f')
plt.title('用户评论内容热度热力图')
plt.show()

总结

通过此实现，我们成功分析了用户满意度评分的分布特征和评论热度，为后续的用户行为分析提供了可视化支持。代码展示了数据处理和可视化的关键步骤，验证了使用pandas和seaborn库的高效性。