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2019.09.08
テーマ：オシャレ大好き(190338)
カテゴリ：データ分析
楽天市場ランキング上位のメンズ・ボトムス、MONO-MARTの「チノパンツ」の商品レビューの分析をしました。レビュー数は、4600件を超えていますが、今回はスクレイピング可能な1500件のうち375件のレビューデータを取得しました（ページ送りのステップ数を4に設定）。 「はきやすさ」「はき心地」「値段」が評価されているようです。
今回スクレイピングした375件で、「購入した回数」が「はじめて」というレビューが177件となっていて、「リピート」の61件よりも多くなっています。 ▼レビュー（375件）の性・年代別件数 40代と50代が、レビュー投稿者の中心になっています。  ▼「購入した回数」 「はじめて」が177件と多くなっています。  ▼レビューの日別推移 レビュー投稿の時期は、春、秋がやや多いようです。  ▼レビュー件数の月別推移 スクレイピングしたレビューには、2013年のものも含まれていました。  ▼レビューの見出し：「はじめて」購入した人 「はきやすさ」「はき心地」「価格」などが評価されています。  ▼レビューの見出し：「リピート」購入した人  ◆今回の「R言語」でのスクレイピングコード：ファッション商品（ボトムス）用 ---------------------------------------------------------------------------- library(pipeR) library(textreadr) library(RCurl) library(XML) library(tidyverse) library(rvest) library(lubridate) library(purrr) library(ggsci) library(gridExtra) url_txt <- "https://review.rakuten.co.jp/item/1/257982_10002304/" pages_num <- 100 get_r_reviews <- NULL df_reviews <- NULL for(i in seq(1, pages_num, by = 4)) { url <- paste0(url_txt,i,'.','1/') page <- read_html(url) get_r_reviews <- page %>% html_nodes ('.hreview') %>% map_df(~list( name = html_nodes(.x, '.reviewer') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% {if(length(.) == 0) NA else .}, title = html_nodes(.x, '.summary') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% {if(length(.) == 0) NA else .}, stars = html_nodes(.x, '.value') %>% html_text() %>% {if(length(.) == 0) NA else .}, date = html_nodes(.x, '.dtreviewed') %>% html_text() %>% {if(length(.) == 0) NA else .}, reviews = html_nodes(.x, '.description') %>% html_text(.,trim = FALSE) , helpful = html_nodes(.x, '.revEntryAnsNum') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% {if(length(.) == 0) NA else .} , age_sex = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% str_replace_all(., "購入者|レビュー投稿.*|.*件","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_trim(., side = "both") , sex = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% str_replace_all(., "購入者|レビュー投稿.*|.*件|.*代|以上","") %>% str_replace_all(., "レビュー投稿.*","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_trim(., side = "both") , age = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% str_replace_all(., "購入者|レビュー投稿|.*件|男性|女性","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_trim(., side = "both") , posts = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% str_replace_all(., ".*代.*|購入者|レビュー投稿|件","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_trim(., side = "both") , size = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% str_replace_all(., "利用者サイズ:|商品を使う人.*|購入した回数.*|商品の使いみち:.*","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_trim(., side = "both") , usage1 = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% str_replace_all(., "利用者サイズ:.*|ボトムス.*|商品を使う人.*|購入した回数.*|商品の使いみち:","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_trim(., side = "both") , usage2 = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% str_replace_all(., "利用者サイズ:.*|ボトムス.*|商品の使いみち.*|購入した回数.*|商品を使う人:","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_trim(., side = "both") , usage3 = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% str_replace_all(., "利用者サイズ:.*|ボトムス.*|商品の使いみち.*|商品を使う人.*|購入した回数:","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_replace_all(., " ","") %>% str_trim(., side = "both") )) df_reviews <- rbind(df_reviews, get_r_reviews) print(i) Sys.sleep(5) } view(df_reviews) write.csv(df_reviews,"rakuten_reviews.csv") df_r <- read.csv("rakuten_reviews.csv",header = TRUE, na.strings=c("","NA")) write.csv(df_r ,"rakuten_reviews.csv") view(df_r) -------------------------------------------------------------------------☆関連記事 ▼楽天市場のランキング上位の「zootie：エアパンツ」の商品レビューをテキストマイニングしてみました：「ファッションジャンル商品対応版のRコード」でスクレイピング ▼【再改訂版コード】：「R言語」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコードの再改訂版：グラフ作成コードなどを追加：「素焼きアーモンド」の商品レビューのデータを取得：意外と多い「はじめて」の購入 ▼「R言語」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコードの改訂版です：Excelで項目を切り分ける作業が不要になりました ▼楽天市場の特定の商品のレビューを「R言語」でスクレイピングするコード：一部の項目の空欄・欠損値（missing values)を「NA」に置き換えてデータフレームを作成：継ぎはぎのコードですが・・・ ▼JPRiDEの新モデル・完全ワイヤレスイヤホン「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューのテキストを分析 ▼「JPRiDE」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPRiDE 708」の楽天市場のレビューのテキストを分析：ReviewMetaでアマゾンのカスタマーレビューの信頼性の高さを推定できるJPRiDEの製品 ▼雑誌など第３者の高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビューのテキスト分析です ▼JVCケンウッドの高評価イヤホン「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のカスタマーレビューを比較 ▼3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3のカスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」で行ってみました：こんな分析ツールがあったとは、驚きです ▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析 ▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます ▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです お気に入りの記事を「いいね！」で応援しよう
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2019.11.07 16:57:32
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