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[11] 텍스트 마이닝을 활용한 KAKAO T(택시) 어플리케이션 사용자 분석
- 윤홍범
- 인천대학교
- 작품구분일반형
- 공개여부비공개
- 카테고리웹/앱, 교육/연구, 기타
- 등록일2023-06-21
- 팀원(공동개발자)
- 출품 경진대회2023년 산학 캡스톤디자인 경진대회 학생팀 & 멘토 모집
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상세설명
1. 수행배경
- 문제점 파악: 카카오택시는 택시 서비스 분야를 독점하고 있으며 사용자 수가 증가하고 있지만, 이에 비례하여 문제점도 증가하고 있다는 관측이 있습니다. 리뷰 분석을 통해 어떤 문제점들이 사용자들에게서 제기되고 있는지를 파악합니다. 이를 통해 카카오택시 어플의 단점과 개선이 필요한 부분을 명확히 이해할 수 있습니다.
- LDA 토픽 모델링을 통한 시사점 도출: LDA 토픽 모델링은 리뷰 데이터를 주제별로 분류하여 특정 주제에서 자주 언급되는 키워드를 파악하는 방법입니다. 이를 통해 카카오택시 어플 사용자들이 주로 불만을 제기하는 주제를 확인할 수 있습니다.
- 감성 분석을 통한 개선 방안 도출: 리뷰 데이터에 감성 분석을 적용하여 사용자들의 긍정적인 또는 부정적인 의견을 판별합니다. 이를 통해 사용자들의 감정과 태도를 파악하고, 카카오택시 어플의 장점과 단점을 분석할 수 있습니다.
- 따라서, 카카오택시 어플 리뷰의 수행 목적은 문제점 파악, 시사점 도출 및 개선 방안 도출로서, 사용자들의 의견을 분석하여 카카오택시 어플의 서비스 품질과 사용자 만족도 향상을 위한 제언을 제시하는 것입니다.
2. 수행기간
- 2023.04.20~2023.06.21
3. 개발작품 설명
- 크롤링을 통해 수집한 데이터로 LDA토픽모델링을 이용하여 사용자들이 많은 불만을 가지고있는 키워드들을 추출하여 토픽을 제시합니다.
- LDA 토픽 모델링을 활용하여 리뷰 데이터를 주제별로 분류하고, 특정 주제에서 자주 언급되는 키워드를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 카카오택시 어플이 사용자들에게 어떤 부분에서 가장 큰 불만을 유발하고 있는지를 확인할 수 있습니다.
4. 활용방안
- 특정 주제에서 빈번히 나타나는 문제점을 해결하거나, 사용자들의 부정적인 감정을 해소하기 위한 개선 사항을 제안할 수 있습니다.
- 예를 들어, 대기 시간에 대한 불만이 자주 언급된다면, 이를 개선하기 위한 대안을 모색하거나 운영 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 또는 사용자들이 인터페이스에 대해 불편함을 언급한다면, 사용자 경험을 개선하는 인터페이스 디자인 수정을 고려할 수도 있습니다.
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