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Je vais classer et analyser des données textuelles avec l'analyse de sentiment par IA
Data scientist Python, apprentissage automatique et APIs
Data Scientist
Je suis un freelance dédié, spécialisé dans l'analyse de données et l'apprentissage automatique. J'aide mes clients à nettoyer, analyser et interpréter leurs données pour en tirer des i...
À propos de ce service
Sachez ce que pensent réellement vos clients, basé sur des données, pas sur des suppositions.
J’utilise l’apprentissage automatique pour analyser vos avis, tweets ou retours et vous dire précisément comment les gens se sentent, positifs, négatifs ou neutres, avec des chiffres pour étayer, pas seulement une intuition. Je teste plusieurs modèles en parallèle et je choisis celui qui fonctionne le mieux sur vos données spécifiques, plutôt que de me limiter à une seule méthode.
Dans un projet, j’ai analysé 74 000 tweets et amélioré la précision des résultats de 63 % à plus de 90 % en entraînant un modèle spécifiquement sur ces données, au lieu d’utiliser un outil prêt à l’emploi.
Ce qui est inclus :
- Analyse du sentiment (positif/négatif/neutre)
- Catégories personnalisées si vous avez besoin de labels plus précis (par exemple, plaintes, éloges, questions)
- Nettoyage des données pour que le texte désordonné ou incohérent ne fausse pas les résultats
- Graphiques visuels et nuages de mots montrant ce que les gens disent le plus
- Une analyse des zones où les résultats sont moins certains, et pourquoi
Livrables :
- Un résumé clair du sentiment, ce que les gens ressentent et pourquoi
- Une visualisation (graphiques, distribution du sentiment, nuage de mots)
- Un jeu de données complet avec étiquettes (CSV/Excel) inclus pour votre usage
Pourquoi travailler avec moi :
- Je teste plusieurs méthodes et je les compare, pour garantir la meilleure performance
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Quel type de texte pouvez-vous analyser ?
Publications sur les réseaux sociaux, avis clients, réponses à des enquêtes, retours produits, données de recherche ou tout autre dataset de texte en anglais.
Dois-je fournir l'ensemble de données ?
Oui, idéalement vous fournissez votre propre dataset en CSV, Excel ou texte. Si vous n’en avez pas, je peux utiliser un dataset public pour la démonstration.
Quels résultats vais-je recevoir ?
Une répartition des sentiments (positif/négatif/neutre), des visualisations des résultats, et des prédictions exportées en CSV ou Excel.
Vais-je aussi recevoir le code Python ?
Oui. Je fournis des scripts Python propres et réutilisables ou des Jupyter Notebooks pour que vous puissiez réentraîner ou étendre l’analyse ultérieurement.
Pouvez-vous gérer de grands ensembles de données ?
Oui, je peux traiter efficacement de grands datasets. Pour des projets très volumineux ou complexes, contactez-moi d’abord pour confirmer le délai.
Quelle est la précision des résultats ?
J’utilise un prétraitement approprié et, si nécessaire, des modèles transformer pour maximiser la précision — avec des métriques d’évaluation pour que vous puissiez juger la fiabilité par vous-même, pas seulement me croire sur parole.
Pouvez-vous personnaliser l’analyse selon mes besoins ?
Oui — la classification multi-classe, l’analyse de sentiment spécifique à un domaine ou des visualisations personnalisées peuvent toutes être adaptées à vos besoins.
Et si mon projet nécessite quelque chose en dehors de ces packages ?
Contactez-moi avec vos exigences et je pourrai établir une offre sur mesure.
