[python] 상품 리뷰 감성 분석을 통한 소비자 행동 예측

12 Dec 2023

python

소개

소비자들은 온라인 상품 리뷰를 통해 다른 사람들의 의견을 고려하여 상품을 구매하는 경우가 많습니다. 이러한 리뷰들은 텍스트 데이터로서 감성 분석을 통해 긍정적 또는 부정적 의견을 파악할 수 있으며, 이를 통해 소비자들의 행동을 예측하는 데 활용될 수 있습니다.

감성 분석

감성 분석은 기계학습 및 자연어 처리 기술을 사용하여 문서의 텍스트에 포함된 감정, 태도, 또는 감성을 식별하고 분류하는 과정을 말합니다. 상품 리뷰의 감성 분석을 통해 소비자가 상품에 대한 긍정적인 또는 부정적인 의견을 표현하는 부분을 자동으로 식별할 수 있습니다.

예측 모델

감성 분석을 통해 얻은 결과를 기반으로 기계학습 모델을 구축하여 소비자의 행동을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 긍정적인 리뷰가 많은 제품은 높은 구매 가능성이 있을 것으로 예측할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 데이터 전처리 및 감성 분석 수행
# ...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 감성 분석 결과를 바탕으로 로지스틱 회귀 모델 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

활용 및 잠재적 이점

이러한 감성 분석을 통해 소비자들의 선호도와 구매 행동을 예측함으로써, 기업은 마케팅 전략을 개선하고 제품을 효과적으로 홍보할 수 있습니다. 또한, 소비자들은 다양한 의견을 고려하여 보다 합리적인 소비 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

결론

상품 리뷰 감성 분석은 고객의 의견을 자동으로 분석하여 소비자 행동을 예측하는 데 활용될 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 기업과 소비자 간의 상호작용을 개선하고 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.