本项目专为淘宝、拼多多卖家打造,解决了电商运营中手动收集竞品评价效率低下的核心痛点。商家每天需要分析大量用户评论来优化产品,但过程极其枯燥耗时。
此脚本将整个流程自动化。其核心功能模块有:一、批量采集,一键读取指定文件夹内所有Excel格式的订单报表;二、智能清洗,自动过滤空行、去重,并按关键词(如“质量”、“物流”)进行情感归类;三、可视化汇总,自动生成包含词云图、正负面评价占比的数据概览表。
业务流程极简:用户将所有报表文件拖入名为“待处理”的文件夹 → 双击运行脚本 → 脚本弹出窗口确认分析维度 → 10秒后,在同目录下自动生成一份全新的《评价汇总分析报告.xlsx》。整个过程无需打开任何Excel文件。
本项目采用“AI辅助、快速迭代”的开发模式,开发周期仅半天,高效地解决了需求。整体架构简单清晰,Python作为主体脚本语言,利用openpyxl库处理Excel文件,jieba库进行中文分词,matplotlib库生成词云图。
我在项目中全栈负责:需求分析、脚本开发、测试与交付。最终成果量化显著:将客户原来45分钟的人工操作时间,压缩至不到1分钟,效率提升98%。
开发中的难点在于:不同平台导出的Excel表头格式不统一,导致读取常出错。我的解决方案是:不强制匹配固定列名,而是让脚本运行时先读取第一行,自动列出所有表头,让用户通过简单数字输入来指定“需要分析的列”,从而从根源上兼容了所有报表格式。整个脚本的核心逻辑超过80%由AI编程助手Cursor生成,我主要负责调试和优化核心逻辑。