数据分析中的情感分析识别并分类文本数据中表达的主观观点、情绪或态度。 它通过处理自然语言输入、提取特征并应用算法将情感分类为正面、负面或中性来工作。 该过程通常涉及三个阶段：预处理、分析和解释。 例如，像“这个应用程序非常用户友好但经常崩溃”这样的产品评论可能会被解析以识别关于可用性（正面）和稳定性（负面）的混合情感。
第一步，预处理，为分析准备原始文本。 这包括标记化（将文本拆分为单词或短语）、删除停用词（“the”、“and”）以及通过词干提取（“running”→“run”）或词形还原（“better”→“good”）来标准化单词。 高级预处理可能会处理表情符号、俚语或特定领域的术语。 例如，像“喜欢新更新！ 😍 #gamechanger”这样的推文将被标记化为“love”、“new”、“update”、“😍”、“gamechanger”，并将主题标签拆分为“game”和“changer”。 像 NLTK 或 spaCy 这样的工具可以自动化这些步骤，确保输入已构建用于分析。
接下来，分析阶段应用算法对情感进行分类。 基于规则的系统使用预定义的词典（例如，VADER），这些词典将情感分数分配给单词。 例如，“excellent”可能会得分 +2.5，而“disappointing”得分 -1.8。 机器学习模型（例如朴素贝叶斯或 SVM）在标记数据集上进行训练以预测情感。 在电影评论上训练的模型可能会了解到“predictable plot”与负面情绪相关。 深度学习方法（如 BERT）通过分析单词关系来捕获上下文。 对于句子“The service wasn’t bad”，BERT 识别 “wasn’t bad” 为中性/正面而不是负面。 混合方法结合了规则和 ML，以获得更高的准确性。
最后，结果被解释并集成到应用程序中。 可以汇总情感分数以用于仪表板（例如，70% 的支持票表达了沮丧情绪）或触发警报（例如，负面社交媒体提及突然激增）。 挑战包括处理讽刺（“太棒了，又一个 bug！”）或文化细微差别。 开发人员经常使用 F1 分数等指标验证模型，并使用特定领域的数据对其进行改进。 例如，医疗保健应用程序可能会在患者反馈上重新训练通用情感模型以提高准确性。 通过自动化情感分析，团队可以扩展来自非结构化文本的洞察力，从而无需手动审查即可实现数据驱动的决策。