店大欺客？原來你是這樣的亞馬遜

前段時間，在亞馬遜下了個訂單，結果等了乙個多月，商品沒等來，卻遇到了亞馬遜單方面取消訂單。收到退款的我大概就是下面這樣的表情

曾經在國內各大電商買過很多東西，都沒有遇到過這樣的情況，怎麼一到亞馬遜就踩坑了呢，難道是運氣太好中了「大獎」？於是我開啟了黑貓投訴進行投訴，發現好像也有其他的使用者遇到了類似的情況。

因此，我決定分析一下這些投訴，作為美國最大的電商公司，真的會經常做出這種失信的行為嗎？

為了便於資料處理，我們採集移動版本的資料而非pc版本，可以看到，每一條投訴包括標題、詳情、投訴物件、投訴要求這幾個部分。標題作為使用者訴求的高度總結，裡面的每個詞都是很有意義的，因此筆者主要對於標題資料進行分析。

定義乙個方法，用於進行https的get請求

def get(url):
context = ssl._create_unverified_context()
request = urllib.request.request(url)
response = urllib.request.urlopen(url=request,context=context)
return response.read().decode('utf-8')

將url設為相應的介面，即可進行請求。請求返回的結果是json字串，通過json的loads方法，可以轉為json物件，便於對其操作

result = get_list(keywords=keywords,page=i)  #獲取投訴列表
json_obj = json.loads(result) #將結果轉為json物件
print(json_obj['result']['data']['lists']) #解析json

安裝jieba lib

pip install jieba

在檔案中引用

import jieba

設定自定義詞庫

del_list = ["訂單","取消"] #移除單詞
suggest_list = ["取消訂單","單方面取消","單方取消","單方面違約","無故退款","不發貨","按時發貨"] #增加詞庫

對標題資料進行分詞

def handle(list,keywords):
word = ""
for item in list:
seg_list = jieba.cut(p.sub("", item['main']['title']), cut_all=false) #分詞
for seg in seg_list:
if seg != keywords: #過濾公司名稱
word = word + " "
word = word + seg.strip() #過濾前後空白字元
return word

幾乎大部分投訴裡面都會包含目標商家或公司的名稱，因此我們在處理的時候對名稱進行過濾。

為了方便，分詞的結果只是儲存在了記憶體中。如果有需要，也可以存入檔案或資料庫中。

安裝wordcloud和matpotlib，並在py檔案中引用。wordcloud主要用於詞雲圖的生成，matpotlib用於的繪製。

pip install wordcloud pip install matplotlib

from wordcloud import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt

建立詞雲圖

def draw(f,filename):
#生成乙個詞云物件
wordcloud = wordcloud(
background_color="white", #設定背景為白色，預設為黑色
font_path="simhei.ttf", #支援中文
width=1280, #設定的寬度
height=720, #設定的高度
margin=10, #設定的邊緣
collocations=false #避免重複出現
).generate(f)
# 繪製
plt.imshow(wordcloud)
# 消除座標軸
plt.axis("off")
# 展示
plt.show()
wordcloud.to_file('result/'+filename+'-'+str(int(time.time()))+'.png')

至此，對於資料的獲取和分析便完成了。我們將keyword設定為「亞馬遜」，來看看結果吧！

讓我們再來看看其他電商公司：

沒有十全十美的人，電商平台也不會做到絕對的完美。作為普通的消費者，很難去約束體量如此巨大的公司的行為，但每個人都能夠感受到每個平台、每個商家對待顧客的態度。選擇適合自己的平台就好啦，願每個人的權益都不會受到損害~

注：文中資料均來自於黑貓投訴，解釋權歸其所有，請勿將資料用於商業用途；

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店大欺客？原來你是這樣的亞馬遜

原來你是這樣的PaaS！

原來你是這樣的執行緒池

for迴圈原來是這樣

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