智能客服数据分析实战

智能客服数据分析实战

在企业中，客户受到良好的服务与支持，是企业在市场竞争中取得优势的关键之一。然而，面对日益增加的客户数量和繁琐的客户反馈，如何有效地提供客户服务，成为企业管理者需要特别关注的问题。

智能客服，作为一种新兴的服务方式，希望能为企业提供更快捷、智能、高效的客户服务。由于智能客服所能提供的人工智能支持，其数据分析也是非常关键的。

下面让我们通过代码示例来探讨一下智能客服数据分析的实战操作。

首先，我们需要从智能客服中获取数据。一般来说，我们可以通过爬虫等方式获取客户反馈的数据，例如文字评论、评分等。这里我们以文本评论为例进行分析。我们可以将文本评论存储到一个 .csv 格式的文件中，方便进行后续分析。

接下来，我们需要对文本进行预处理，包括词法分析、词干提取和停用词过滤等操作。这里我们使用 Python 的自然语言处理库 - NLTK 进行文本预处理：

import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
import string

# 读取文本评论数据
data = pd.read_csv('comments.csv')

# 定义停用词
stop = set(stopwords.words('english'))
# 定义标点符号
exclude = set(string.punctuation)
# 创建词干提取器
lemma = WordNetLemmatizer()

# 创建预处理函数
def clean(doc):
    # 分词
    stop_free = " ".join([i for i in doc.lower().split() if i not in stop])
    # 去除标点符号
    punc_free = ''.join(ch for ch in stop_free if ch not in exclude)
    # 词干提取
    normalized = " ".join(lemma.lemmatize(word) for word in punc_free.split())
    return normalized

# 对数据中的评论进行预处理
data['cleaned_comment'] = [clean(comment).split() for comment in data['