在完成馴服評論哥布林，把冗長的旅客留言煉化成摘要、關鍵字與情緒標籤的挑戰之後，今天，我們準備將冷冰冰的數據轉化為會說話的圖像，讓我們像望進水晶球一樣，一眼就看出評論背後的故事。

今天選用的資料來自於 Kaggle 上有關尼泊爾當地景點的評論Dataset，原始資料有7000多筆，包含id、location、review。我們要挑戰的任務是：把這些原始評論視覺化，讓趨勢與情緒一眼可見。

先來介紹Python家族裡的響噹噹人物：

1. jieba
   來自中文世界的分詞忍者，名字取自「結巴」。由於中文沒有天然的空格，它負責幫我們把長句拆成有意義的詞彙，為後續的統計與可視化奠定基礎。

2. Matplotlib
   Python 中最古老的畫圖法師，就像是一塊可以自由揮灑的畫布，任何線條、點陣、顏色都能描繪出來。雖然語法稍顯繁瑣，但基礎穩固，是所有後續工具的根基。

3. Seaborn
   後起之秀，專為統計圖表而生。它站在 Matplotlib 的肩膀上，把複雜的設定包裝成簡單指令，像是一位優雅的水系法師，召喚出配色美麗、結構清晰的圖表。

冒險任務步驟：
檢視資料 → 處理缺失值 → 地點分群 →
評論清理與分詞 → 詞頻統計 → 情緒分析 → 視覺化圖表

Step 1：評論清理與分詞

使用 jieba 將評論切分為詞彙。

去除停用詞，留下真正有意義的詞彙。在此例中包含："nepal", "the", "it", "one", "place", "world","good", "nice", "beautiful", "very", "amazing","visit","site","best","city","view","top","also","see"]

自定義字典，中文不像英文那樣單字間有空格作為判斷，針對中文的情境，可以將特別的專有名詞、地名或口語用語加入斷詞詞庫，例如「夜市」、「阿里山」等，讓 jieba 不會錯切詞。這樣處理後，TF-IDF 計算和詞頻圖才能真正反映評論中有意義的資訊，而不是被拆成碎片或忽略。

Step 2：詞頻統計

使用 scikit-learn 的 TF-IDF，把評論轉換成詞頻矩陣。
找出最有代表性的熱門詞，呈現評論內容焦點。

Step 3：情緒分析

對每則評論跑多語言 BERT 情緒分析，取得星級標籤，並轉換成 positive / neutral / negative。

Step 4：視覺化圖表

用 Seaborn 繪製：依地點統計的詞頻水平長條圖，顯示熱門關鍵字。

用 Matplotlib繪製：依地點統計的情緒堆疊柱狀圖，各景點的正面、中立、負面評論數量一眼可見。
參考 色碼表，添加視覺效果。

成果呈現

完成後，我們能看到：

哪些詞在評論中最常出現，一眼看出每個景點的特色

各景點的情緒分布比例，一眼看懂哪些景點口碑較好

這些圖像就像一顆「評論水晶球」，讓資料瞬間變得有生命力。

今天解鎖的新技能：

🍄 中文分詞忍術：用 Jieba 切分文字，打造更乾淨的分析基礎
🍄 視覺化法術：用 Matplotlib 與 Seaborn 把數據變成直觀圖表

📓 小結：

今天，我們從評論文字進化到「會說話的視覺化圖像」。
一秒理解密密麻麻數據背後的故事。