有种脑干缺失的美，差评，差评

nova567 2023-04-14 20:59:06

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本文对美团外卖542条差评订单数据进行分析，发现C、A、B站点差评量占比达79%，送达超时、态度不好是主要差评原因。A站点顾客超时容忍度低，C站点总时长偏高。建议对A、C站点进行骑手培训和制度建设，优化接单流程，对不同时长骑手奖惩，解决态度和洒餐等问题。

该项目源于美团面试分析题，旨在分析用户差评原因并给出改善方案。使用Excel清洗数据、Tableau可视化。分析发现，用户差评主因是送达超时和态度不好，C站点表现最差，E站点差评最少。建议加强骑手培训管理，优化配送算法，增加内部竞争，补偿打差评用户。

通过分析美团外卖用户差评，发现送达超时与服务态度问题是主要不满原因。C站点表现最差，E站点差评最少。骑手送达超时与态度问题突出。

本文分享了一项爬虫项目经验，针对携程、大众点评和马蜂窝三大旅游平台的差评信息进行抓取。项目采用Python语言，结合Selenium和BeautifulSoup等工具，详细介绍了爬虫的实现过程，包括反爬虫策略应对、信息解析及存储。特别关注了大众点评的字体反爬挑战，提供了解决方案。

本文分析了一家家具店的差评数据，关注商品三级分类、问题描述和计数。数据预处理后，通过商品数量排序发现凳子和衣帽架售后问题突出。数据可视化显示凳子在特定时间段售后增多，可能与销量有关。文本分析揭示主要问题涉及螺丝、质量、安装。建议结合业务深入研究以改进产品。

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