钉钉在线求饶？五星分期付款？爬取钉钉App Store真实评价数据并分析

一、前言

最近钉钉火了，因为疫情影响，钉钉被教育部选为给学生用来在线上网课的平台，本以为自己因为业务过硬得到官方的认可，是2020上天选中的宠鹅，万万没想到到由于小学生不爽被占用寒假时间上课，于是集体出征在各大应用商店给钉钉打低分

于是就出现了前几天的“钉钉十一亿下载量，整体评分只有一星”，真是好惨一软件。那么就跟随本文一起通过爬取钉钉在App Store的评分，看看用户的真实反应吧。

二、数据爬取

我们的目标就是从App Store官网拿下这些评论数据做分析

本来以为要写个爬虫在用正则表达式去提取，结果一搜发现有现成的App Store评论API

只要将钉钉的id添加进去就OK，这就很简单了，连F12都不用

于是我们很轻松的就得到了钉钉在App Store的评论API

打开看看，OK就是这个，但是比较可惜的是App Store并没有提供评论时间，所以对我们有用的数据就只有用户评分、评论标题、评论内容。

注意到这仅仅是第一页的评论，而通过测试发现最多可以查看10页的评论，所以写一个简单的循环把我们需要的信息提取出来，具体代码

最终爬取的数据长这样

三、数据分析

我们首先看下这500条评分的分值分布

从图中可以看出一共500次评分，1分和5分占了490次，其中打一分的250人，5分的240人，而2分、3分、4分的人数则分别为1、3、6人。看来打分的各位还真是爱憎分明。

接着我们再从title和content中提取与学生相关的文字并统计

看来不管是不是评论者是不是小学生，都喜欢在评论里面聊小学生。

我们再统计一下标题和内容中出现最多的一些关键词。可以用pandas里面的.str.contains()方法

再可视化一下

可以看到，给好评的人和给一星的人旗鼓相当，有骂钉钉吵着下架的，也有鼓励钉钉喊着加油的。但是唯一值得关注的是，有不少人想分期消费

好了，最后我们来制作下词云图，上面的可视化主要利用pyecharts，具体在我之前文章中有详细说明。而词云图的制作选择了python里的wordcloud库，具体使用方法就不细说，看代码

从标题生成的词云图来看，依旧是褒贬掺半

下面是由内容生成的词云图

四、结束语

以上就是本文的全部内容，笔者也是使用钉钉进行办公。而对于钉钉这波哭笑不得的热搜，我想钉钉官方鬼畜已经给出了答案

点个在看在走哦