Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ АНАЛИЗА И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ОТЗЫВОВ КЛИЕНТОВ АВИАКОМПАНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ВЕБ-СКРАПИНГА

Работа №179894

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информатика

Объем работы88
Год сдачи2025
Стоимость4800 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
8
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


АННОТАЦИЯ 4
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ 3
ВВЕДЕНИЕ 5
1 Анализ аналогов 7
2 Анализ требований 9
2.1 Функциональные требования 9
2.2 Модель предметной области 9
2.3 Диаграмма вариантов использования 11
2.4 Диаграмма деятельности 13
2.5 Диаграмма последовательности 15
3 Реализация 35
3.1 Выбор технологий и инструментов 35
3.2 Фреймворк Flask 37
3.3 База данных 44
3.3.1 Структура базы данных 45
3.3.2 Схема данных 45
3.4 Сравнение глобальной и русской версий 47
3.5 Анализ тональности текстов 49
3.6 Визуализация данных: методы и реализация 51
3.6.1 Временная визуализация по нескольким авиакомпаниям 52
3.6.2 Подробная временная визуализация для одной авиакомпании 54
3.6.3 Визуализация результатов анализа тональности 59
3.7 Интерфейс веб-приложения 61
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 78
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 80


В современном мире авиаперевозок качество обслуживания клиентов играет ключевую роль в успехе авиакомпаний. Отзывы пассажиров являются важным источником информации, позволяющим выявлять слабые стороны сервиса и улучшать его. Однако ручной сбор и анализ отзывов требуют значительных временных и человеческих ресурсов. В связи с этим возникает необходимость в автоматизации процессов сбора и обработки данных, что делает тему разработки веб-приложения для анализа и визуализации отзывов клиентов авиакомпаний особенно актуальной.
Научная новизна работы заключается в интеграции методов веб- скрапинга с инструментами обработки естественного языка для анализа эмоциональной окраски отзывов. Это позволяет не только автоматизировать процесс сбора данных, но и повысить точность анализа, что особенно важно для авиакомпаний, стремящихся улучшить качество обслуживания.
Работа состоит в том, что созданное веб-приложение может быть использовано авиакомпаниями для мониторинга опыта клиентов в режиме реального времени. Это позволяет быстро обнаруживать проблемы и решать их, что повысит удовлетворенность клиентов и повысит конкурентоспособность компании на рынке авиаперевозок.
Таким образом, цель данной работы - разработать веб-приложение для анализа и визуализации отзывов клиентов авиакомпаний с применением веб- скрапинга. Задачи данной работы:
1. Изучение предметной области.
2. Анализ аналогичных существующих приложений.
3. Выявление и анализ требований к разрабатываемому веб-приложению.
4. Добавление функционала для скрапинга данных с нескольких сайтов авиакомпаний.
5. Создание базы данных для хранения результатов скрапинга.
6. Реализация системы для ретроспективного анализа изменений отзывов клиентов за определённые периоды.
7. Проектирование веб-приложения.
8. Реализация веб-приложения.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Выпускная квалификационная работа была посвящена разработке веб¬приложения для анализа и визуализации отзывов клиентов авиакомпаний с применением веб-скрапинга. Основной целью проекта являлось создание функционального инструмента, способного автоматически собирать текстовые данные с онлайн-ресурсов, анализировать эмоциональную окраску отзывов и представлять результаты в визуально понятной форме.
В процессе реализации были достигнуты следующие результаты:
• Разработана архитектура веб-приложения с использованием фреймворка Flask и языка программирования Python.
• Осуществлён сбop и обpабoтка данных с двух иcтoчникoв — международного сайта airlinequality.com и российского irecommend.ru, с учётом их специфики и ограничений (в частности, CAPTCHA).
• Реализован модуль анализа настроений с применением методов
обработки естественного языка и библиотеки NLTK.
• Создана база данных PostgreSQL, обеспечивающая хранение истории отзывов и результатов анализа.
• Внедрены визуализации, включая временные графики, круговые диаграммы и частотные диаграммы слов, что позволило повысить наглядность аналитики.
• Обеспечена возможность сохранения результатов анализа и их последующего просмотра пользователем.
Научная новизна работы заключается в интеграции веб-скрапинга с алгоритмами анализа тональности в одном веб-интерфейсе, что позволило реализовать полноценную систему ретроспективного анализа пользовательских мнений. Практическая значимость заключается в возможности применения системы для мониторинга клиентского опыта и улучшения качества обслуживания в авиационной отрасли.
Таким образом, поставленные цель и задачи были полностью достигнуты. Разработанное веб-приложение представляет собой эффективный инструмент для анализа отзывов клиентов авиакомпаний и может быть использовано как исследователями, так и представителями бизнеса для принятия решений, основанных на данных.



1. Google Review Statistics // Wisernotify. URL:
https://wisernotify.com/blog/google-review-stats (дата обращения: 12.10.2024).
2. TripAdvisor hits 1 billion reviews // WTOP News. URL:
https://wtop.com/news/2022/09/tripadvisor-hits-1-billion-reviews (дата
обращения: 02.11.2024).
3. Skytrax Awards Methodology // AirlineQuality. URL: https://www.airlinequality.com/ (дата обращения: 01.03.2025)
4. Анализ отзывов на TripAdvisor / jurnal.buddhidharma.ac.id. URL: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/ (дата обращения: 05.02.2025)
5. Requests Documentation. URL:
https://requests.readthedocs.io/en/latest/ (дата обращения: 24.04.2025)
6. Pandas documentation // Pandas. URL: https://pandas.pydata.org/docs/ (дата обращения: 25.10.2023).
7. Обработка естественного языка // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Обработка_естественного_языка (дата обращения:
26.11.2024) .
8. Tokenization (lexical analysis) // Wikipedia. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Tokenization_(lexical_analysis) (дата обращения:
28.11.2024) .
9. Part-of-Speech tagging // Wikipedia. URL:
https://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagging (дата обращения:
07.10.2024).
10. Lemmatization // Wikipedia. URL:
https://en.wikipedia.org/wiki/Lemmatization (дата обращения: 07.10.2024).
11. Stop word // Wikipedia. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Stop_word (дата обращения: 07.10.2024).
12. Mohit, Sentiment Analysis with TextBlob and Vader // Analytics Vidhya. URL: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/sentiment-analysis- with-textblob-and-vader/ (дата обращения: 07.10.2024).
13. SQLAlchemy: что это такое и зачем нужно // Skillbox Media. URL: https://skillbox.ru/media/code/sqlalchemy-chto-eto-takoe-i-zachem-nuzhno/ (дата обращения: 20.01.2025).
14. SpaCy Documentation // spacy.io. URL: https://spacy.io/ (дата обращения: 07.10.2024)
15. spaCy Usage Documentation (Russian Language Model) // spacy.io. URL: https://spacy.io/models/ru (дата обращения: 07.10.2024)
...40


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ