目录

前言

二、清洗数据集

三、建立分类依据

四、训练模型

五、批量AI评论分析

六、转pdf文件

总结

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前言

本教程超级适合不会写代码的AI小白！！！重复三遍！！

有时候做产品需要分析用户痛点，一般会从电商平台、论坛、网站等地方获取用户评论并加以分析，但是采用一般外面购买的AI分析插件或者通过deepseek等方式进行分析，分析的颗粒度较粗，不够细致。

但是我不会写代码，所以通过Excel+现成的AI工具+标准的文本指令，即可建立一套体系，完成大量评论数据分析，可以保证清洗结果的同时节约大量时间。

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一、整合评论数据

        我一般是分析亚马逊评论较多，所以我采用的是第三方插件——卖家精灵，也有一些其他的插件，这个大家选自己手边用得惯的就行，另外评论内容来自哪里并不重要，只要是以文字类为主的评论内容基本没有任何问题。

        我以下操作以亚马逊评论数据为例，但流程完全适用于任何的评论内容分析。

二、清洗数据集

 1.通过亚马逊插件下载的原始评论内容如下：

2.取一定样本数据进行清洗（数量多少需要根据产品复杂度决定，一般来说大概是300-500条，这个目的是找出大概90%以上用户反馈的问题类型），可以分成4个大类和小类（具体几个可以根据产品的复杂度调整，也可以是3个或者5个），通过人工阅读的方式进行评论手工分类

•    大类：通过下拉列表选取，大类可通过excel中数据-数据验证-序列
•    小类：当大类选取后，小类可以下拉关联展示该大类下的所有小类，通过excel中数据-数据验证-INDIRECT（单元格）实现

完成后统计样本集中的大类问题和小类问题的分布数据情况如下，能够发现统计出来大类问题总计385条，并且功能问题排在电池类问题前面，小类问题也有对应数据。

三、建立分类依据

将之前建立的分类依据导出来建立成为一个单独的分类依据excel如下，一个一级分类下面有多个二级分类。

四、训练模型

1.采用科学上网方式，访问grok（https://grok.com），然后用google邮箱注册一个账号（因为有账号才让上传文件）

2.将原始的评论文件（不要传成洗后的数据）和分类依据分别上传，然后指定对话根据文件内容进行清洗，下面是我写好的一个模版，供参考

请根据提供的“评论样本”文件（总共325条数据）进行数据清洗和分析，遵循以下步骤和要求：

1. **理解用户表达**：
   - 需要分析整个评论数据文件，避免丢失和遗漏，分析评论数据中的用户意图和文字表达的情绪（如正面期待、负面抱怨），并在后续分类和建议中体现情绪的影响。

2. **分类依据**：
   - 参考“分类依据”文件中给出的一级分类（电池、体验等）和二级分类（如续航时间短、太阳能充不进去电）对评论进行归类，一条评论内容中可能提到多个一级或者二级分类，需要统计全面，统计到的一级分类总频次一般是大于数据条数的。
   - 若评论内容无法匹配现有分类，输出所有建议新增的一级和二级分类标签，并以表格形式列出（包含标签名称、示例序号、说明）。
   
3. **统计分析**：
   - **一级分类统计**：统计每个一级分类的出现频次和所有一级分类的总计次数，以表格形式输出，包含频次和百分比。
   - **二级分类统计**：先总体给出每个一级分类出现总次数，再统计该一级分类下二级分类出现频次和所有出现序号，从高到低排列，二级分类部分的统计以表格形式输出，高频项需完整列出，低频项可概括。

4. **输出星级分析**：
   - 若文件中包含“星级”列，按1-3分和4-5分分别统计：
     - **1-3分**：分析高频问题，输出具体描述（如“续航时间短导致需要频繁拆装充电”）和示例序号，以表格形式呈现，从高到低排列。
     - **4-5分**：分析潜在需求，输出具体描述（如“希望支持5GWIFI”）和示例序号，以表格形式呈现，从高到低排列。
   - 若无“星级”列，则跳过星级分析

5. **输出格式**：
   - 所有统计结果和建议尽量以表格形式呈现，可以辅以简短文字说明。
   - 按步骤顺序组织输出，标题清晰（如“一、数据清洗与分类过程”）。

3.输出的评论结果和样本数据表现差距较大，可以与智能体对话，让他对于分类不理解的地方提出来，进一步澄清，让AI的分类认知与我们的理解一致，调教清洗的结果。

4.通过反复的沟通对齐后，再次清洗出的评论数据已经基本和手工样本数据保持一致。

5.让AI反向优化我们的提问模版，确保输出的内容能够与我们想要的内容接近

五、批量AI评论分析

1.当样本数据调教差不多后，输入更大量的数据，然后进行评论分析。

2.输出的评论占比要注意和样本进行对比，如果占比不同建议让AI给与具体原因，进一步分析。比如有时可能和国家有关。

六、转pdf文件

1.当输出的分析内容已经满足要求后，可以将内容复制

2.下载一个typora软件（淘宝咸鱼等找个“友好”版），然后将内容复制进去后，会自动阅读里面的表格格式（当然也可以采用任何支持阅读markdown的软件，比如坚果云等）

在软件内可以导出pdf的分析文件。

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总结

1.可以扩展让AI结合地区气温、环境、习惯等分析国家之间数据不同的原因；

2.可以让AI给出产品建议，比如根据评论分析的结果结合Kano理论提出用户的基本功能、期望功能和魅力功能等。