Целью проекта является предоставление владельцам ресторанов технологического решения, которое поможет им принимать обоснованные решения и улучшать свои бизнес-операции. В настоящее время владельцам ресторанов не хватает доступа к комплексной и удобной платформе, которая предоставляет данные и аналитику в режиме реального времени, а существующие решения часто дороги, сложны в использовании и не имеют возможностей настройки. Проект направлен на решение этих проблем и предоставление решения, которое поможет владельцам ресторанов понимать настроения своих клиентов и принимать решения на основе данных для увеличения доходов и удовлетворенности клиентов.

Мы стремимся помочь владельцам ресторанов улучшить свои бизнес-операции и принятие решений с помощью нашей аналитической панели. Наше решение предоставляет количественные данные и визуализацию, которые помогают владельцам лучше понять свой бизнес и объединить их с бизнес-аналитикой для увеличения доходов и количества клиентов.

Мы определили пять ключевых столпов ресторанной индустрии: качество еды, атмосфера, гигиена, сервис и обзор. Анализируя отзывы и настроения пользователей, мы можем понять мнение клиентов и помочь владельцам ресторанов определить приоритетность улучшений.

Наше решение призвано обеспечить лучшее понимание текущей ситуации в бизнесе и помочь владельцам ресторанов принимать решения на основе данных. Мы считаем, что наше решение поможет владельцам ресторанов преодолеть проблемы и улучшить свою деятельность.

Если вы хотите узнать больше или хотели бы сотрудничать, напишите нам по адресу [email protected]. Код можно получитьздесь

Я создал решение, теперь я расскажу о создании сервиса, расскажу вам о шагах, которые я предпринял, о том, чему я научился, о трудностях, с которыми я столкнулся, и о решениях, которые я принял. Сначала техническая часть

План

  1. План состоит в создании модели анализа настроений для обзора ресторанов
  2. Создание API для данных и модели на основе Crud
  3. Создание интерфейса для панели бизнес-визуализации
  4. Докеризация и развертывание
  5. Презентация

Итак, теперь у нас готов план действий, давайте приступим к разработке решения для ресторанов.

Шаг 1. Создание модели анализа настроений для обзоров ресторанов

Что такое анализ настроений. Анализ настроений предполагает понимание эмоционального тона, передаваемого в тексте.

Необходимость анализа настроений. В ресторанном бизнесе отзывы клиентов могут сильно различаться по тону: от положительных и конструктивных до отрицательных и критических. Анализ настроений помогает нам извлечь ценную информацию из этих обзоров, улучшая общее впечатление от ужина.

Подход к построению модели анализа настроений. Разработка модели анализа настроений относится к области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). НЛП фокусируется на обучении машин эффективному пониманию и обработке человеческого языка. В данном случае наша цель — научить машину понимать настроения, выраженные в обзорах ресторанов.

Сбор данных. Для эффективного обучения нашей машины нам нужен набор данных, содержащий обзоры ресторанов и соответствующие оценки настроений. Этот набор данных можно получить из различных интернет-хранилищ. В частности, нам нужен набор данных с обзорами ресторанов, чтобы обучить нашу машину для этого конкретного случая использования. Подходящий датасет вы можете найти по ссылке. Убедитесь, что выбранный вами набор данных разнообразен и сбалансирован, чтобы повысить точность и надежность модели.

Исследование и предварительная обработка данных:

Исследование и предварительная обработка данных являются важными шагами в построении модели анализа настроений. При работе с необработанными данными важно учитывать несколько факторов. Данные могут содержать функции, не имеющие отношения к нашему конкретному варианту использования, а также могут содержать повторяющиеся или пустые строки. Решение этих проблем необходимо для предотвращения ошибок или предвзятости в наших результатах.

Для начала мы загружаем данные из различных источников, таких как файлы CSV и TSV, в кадры данных с помощью Pandas. Затем мы выбираем столбцы, которые имеют отношение к нашей задаче анализа настроений. В данном случае мы фокусируемся на двух столбцах: «Обзор» (независимая функция) и «Оценка настроений» (зависимая функция). Эти столбцы содержат необходимые данные для нашего анализа.

Кроме того, нам необходимо решить проблему несбалансированных данных. Несбалансированные данные могут привести к смещению прогнозов нашей модели. В зависимости от набора данных мы можем использовать такие методы, как избыточная выборка класса меньшинства, недостаточная выборка класса большинства или такие методы, как метод синтетической избыточной выборки меньшинства (SMOTE), чтобы сбалансировать данные.

Наконец, мы также должны изучить распределение данных и любые основные тенденции. Понимание характеристик данных имеет важное значение для построения эффективной модели анализа настроений.

# Load data from various sources
RDF1 = pd.read_csv('../data/Restaurant reviews.csv')
RDF2 = pd.read_csv('../data/Restaurant_Reviews.tsv', delimiter='\t')
RDF3 = pd.read_csv('../data/Yelp Restaurant Reviews.csv')

# Select relevant columns
RDF1 = RDF1[["Review", "Rating"]]
RDF3 = RDF3[["Review Text", "Rating"]]

Очистка данных и векторизация текста:

После получения необходимых столбцов данных, «отзывов» и «оценок тональности», следующим шагом является очистка данных для удаления нежелательных элементов. Это включает в себя удаление HTML-тегов, электронных писем, номеров телефонов, специальных символов и URL-адресов. Кроме того, мы удаляем распространенные «стоп-слова», не имеющие существенного значения. Стемминг применяется для приведения слов к их базовой форме, обеспечивая единообразие путем преобразования текста в нижний регистр. После очистки данных:

Векторизация текста имеет решающее значение для машинного понимания, поскольку машинам требуются числовые форматы. Существуют различные методы, такие как мешок слов, TF-IDF, n-граммы, Word2Vec (C-BOW, Skip-gram), GloVe и FastText. Каждый из них имеет определенные преимущества и недостатки:

Мешок слов (BoW):

  • Преимущество: просто и эффективно, подходит для небольших наборов данных.
  • Недостаток: игнорирует порядок слов и контекст, теряя смысл.

TF-IDF (частота документа, обратная частоте термина):

  • Преимущество: слова взвешиваются по важности, отдавая предпочтение редким, но значимым словам.
  • Недостаток: отсутствует контекст слова и возникают проблемы с синонимами.

Н-грамм:

  • Преимущество: фиксирует порядок слов и контекст, что полезно для классификации текста.
  • Недостаток: значительно расширяет словарный запас при более высоких значениях n, что приводит к разреженности.

Word2Vec (C-BOW и Skip-gram):

  • Преимущество: улавливает контекст слова и семантические отношения, что эффективно при решении задач НЛП.
  • Недостаток: требует существенных обучающих данных, могут возникнуть проблемы со словами, которых нет в словаре.

GloVe (глобальные векторы для представления слов):

  • Преимущество: объединяет глобальный и локальный контекст, обеспечивая осмысленное встраивание слов.
  • Недостаток: требует обширных обучающих данных и может требовать большого количества памяти.

Фасттекст:

  • Преимущество: обрабатывает слова, не входящие в словарный запас, посредством встраивания подслов, что ценно для морфологически богатых языков.
  • Недостаток: требует больше места для хранения и может потребовать больших вычислительных ресурсов из-за моделирования подслов.

В нашем случае мы выбрали TF-IDF по трем причинам:

  1. Отдает приоритет уникальным и эмоционально заряженным словам: TF-IDF выделяет редкие и эмоционально заряженные слова.
  2. Шумоподавление: уменьшает влияние обычных неинформативных слов.
  3. Гибкие и интерпретируемые функции: TF-IDF позволяет выбирать функции и предоставляет удобочитаемую информацию.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 
tfidf = TfidfVectorizer(max_features=6000, ngram_range=(1,2), smooth_idf=False) 
tfidf.fit(X_train) 
tfidf_X_train = tfidf.transform(X_train).toarray() 
tfidf_X_test = tfidf.transform(X_test).toarray()

Создание и оценка модели:

После преобразования текста в числовые данные мы применили различные алгоритмы машинного обучения для анализа настроений. Каждый алгоритм имеет свои преимущества и недостатки:

Машина опорных векторов (SVM):

  • Преимущество: эффективно для многомерных данных и сложных границ принятия решений.
  • Недостаток: требует тщательной настройки гиперпараметров и может работать медленнее для больших наборов данных.

Случайный лес:

  • Преимущество: объединяет деревья решений для обеспечения надежности и точности.
  • Недостаток: может перекрываться на небольших наборах данных и не интерпретируется.

Логистическая регрессия:

  • Преимущество: простота, интерпретируемость и эффективность вычислений.
  • Недостаток: проблемы с отражением сложных взаимосвязей в данных.

Полиномиальный наивный Байес:

  • Преимущество: подходит для задач классификации текста, таких как анализ настроений.
  • Недостаток: Предполагается независимость между функциями, чего может не быть для текстовых данных.

Бернулли Наивный Байес:

  • Преимущество: эффективно для двоичных данных, таких как двоичный набор слов.
  • Недостаток: менее подходит для улавливания частоты слов и нюансов в тексте.

В нашем случае Бернулли Наивный Байес превзошел других по трем причинам:

  1. Обработка двоичных функций: хорошо подходит для данных двоичных функций, таких как двоичный набор слов, часто встречающийся при анализе настроений.
  2. Просто и эффективно: обеспечивает простоту и эффективность, что делает его быстрым и легким выбором для классификации текста.
  3. Интерпретируемость: его вероятностный характер позволяет легко интерпретировать вероятности классов и важность признаков.

Мы оценили результаты, используя точность, отзыв, точность и оценку F1, чтобы оценить производительность модели:

  • Точность: доля истинно положительных прогнозов среди всех положительных прогнозов.
  • Напомним: доля истинно положительных прогнозов среди всех фактических положительных результатов.
  • Точность: доля правильных прогнозов среди всех сделанных прогнозов.
  • Оценка F1: Гармоничное среднее значение точности и полноты, балансирующее оба показателя.

Вот фрагмент кода для оценки:

bnb = BernoulliNB(alpha=0.39800561441561, fit_prior=True)
bnb.fit(tfidf_X_train, Y_train)

bnb_Y_train_pred = bnb.predict(tfidf_X_train)
bnb_Y_test_pred = bnb.predict(tfidf_X_test)

bnb_train_accuracy = accuracy_score(Y_train, bnb_Y_train_pred)
bnb_test_accuracy = accuracy_score(Y_test, bnb_Y_test_pred)

bnb_precision = precision_score(Y_test, bnb_Y_test_pred)
bnb_recall = recall_score(Y_test, bnb_Y_test_pred)
bnb_f1 = f1_score(Y_test, bnb_Y_test_pred)

print("Bernoulli Naive Bayes Train Accuracy:", bnb_train_accuracy)
print("Bernoulli Naive Bayes Test Accuracy:", bnb_test_accuracy)
print("Bernoulli Naive Bayes Precision:", bnb_precision)
print("Bernoulli Naive Bayes Recall:", bnb_recall)
print("Bernoulli Naive Bayes F1 Score:", bnb_f1)

В результате мы достигли точности 85%, что ознаменовало завершение первого шага.

Вывод:

Мы заложили основу для системы анализа настроений в обзорах ресторанов. TF-IDF и Бернулли Наивный Байес показали многообещающие результаты с точностью 85%. Теперь мы создадим API и веб-сайт для обеспечения доступности пользователей.

Дальнейшие действия в части 2:

  1. Разработка API: создайте удобный API.
  2. Создание веб-сайта: Разработайте интуитивно понятный веб-сайт.
  3. Оптимизация: Обеспечьте масштабируемость и эффективность.
  4. Отзывы пользователей: Постоянно совершенствуйтесь на основе отзывов пользователей.

Часть вторая:

Улучшение работы ресторана и удовлетворенности клиентов посредством принятия решений на основе данных (часть -2)

О себе:

Я Суровый Джоши, в настоящее время получаю степень магистра в области искусственного интеллекта и машинного обучения и имею солидный год опыта разработки проектов. Мое любопытство заставляет меня решать новые задачи и объединять различные элементы для достижения результатов. Я твердо верю в подход к личным проектам с точки зрения бизнеса, стремясь предлагать практичные и ценные решения.