（数据分析）网课评论分析

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'^(.)*$', '')

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。

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。

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。

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

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)

将 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.txt ， negative.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。

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_list 、count_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

Python 数据挖掘

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