Our review
Analyzes app store review CSV data to generate visualizations and insights such as rating distribution, trends over time, version-wise performance, and keyword extraction.
Strengths
- Provides comprehensive visualizations (distribution, trend, version) for quick understanding.
- Identifies keywords from negative and positive reviews.
- Generates an automated analysis report.
- Tracks rating evolution over time and by version.
Limitations
- Requires a strict CSV format with specific columns.
- Analysis limited to ratings and keywords, no advanced NLP.
- Depends on Python environment with libraries like matplotlib and pandas.
Use this skill to quickly analyze a CSV file of app store reviews to understand user satisfaction, trends, and common issues.
Do not use it for real-time analysis or if the CSV does not follow the required format or if the Python environment lacks necessary dependencies.
Security analysis
SafeThe skill instructs running a local Python script for CSV data analysis. There are no network requests, no destructive commands, and no obfuscated payloads. The script operates on user-provided files locally, posing minimal risk.
No concerns found
Examples
I have a CSV file of app store reviews. Please analyze it using the app review analyzer skill. The file is at /path/to/reviews.csvCan you generate a rating distribution and monthly trend graph from my app reviews CSV? File: reviews.csvAnalyze the app reviews CSV and show me average rating per app version and negative keywords.name: app-review-analyzer description: アプリストア レビュー CSV データを分析して視覚化するスキル。ユーザーがアプリストア レビュー CSV ファイルを提供するか レビュー 分析を要求する時に使用する。CSV は id, date, user_name, title, content, rating, app_version 列を含まなければならない。 doc_contract: review_interval_days: 90
App Review Analyzer
Overview
アプリストア レビュー CSV データを分析してグラフで視覚化するスキル。評点 分布、時間別 トレンド、バージョン別 評点、主要 キーワード 等を分析する。
CSV データ 形式
分析 対象 CSV は 次の 列を含まなければならない:
| 列 | タイプ | 説明 | | ----------- | ------------- | ----------------------------- | | id | integer | レビュー 固有 ID | | date | datetime | 作成 日時 (タイムゾーン 含む) | | user_name | string | ユーザー名 | | title | string | レビュー タイトル | | content | string | レビュー 内容 | | rating | integer (1-5) | 評点 | | app_version | string | アプリ バージョン |
分析 ワークフロー
Step 1: CSV ファイル ロード および 検証
- ユーザーが 提供した CSV ファイル パス 確認
scripts/analyze_reviews.pyスクリプト 実行- データ 形式 検証 および 基本 統計 出力
Step 2: 分析 実行
スクリプトを 実行して 次の 分析を 実行する:
python3 /path/to/skill/scripts/analyze_reviews.py <csv_path> <output_dir>
Step 3: 結果 解釈
生成された グラフと 統計を 元に インサイトを 提供する:
- 評点 分布: 全般的な ユーザー 満足度 把握
- 時間別 トレンド: アプリ 品質 変化 推移
- バージョン別 評点: 特定 バージョンの 問題点 識別
- 否定 レビュー 分析: 主要 不満 事項 把握
分析 項目
1. 基本 統計
- 総 レビュー 数
- 平均 評点
- 評点別 分布
2. 視覚化 グラフ
- 評点 分布 棒 グラフ
- 月別/週別 レビュー トレンド
- バージョン別 平均 評点
- 評点別 レビュー 数 パイ チャート
3. テキスト 分析
- 否定 レビュー (1-2点) 主要 キーワード
- 肯定 レビュー (4-5点) 主要 キーワード
Resources
scripts/
analyze_reviews.py - レビュー 分析 および 視覚化 スクリプト
使用法:
python3 scripts/analyze_reviews.py <csv_path> [output_dir]
csv_path: 分析する CSV ファイル パスoutput_dir: グラフ 保存 ディレクトリ (デフォルト値: CSV ファイルと 同じ ディレクトリ)
出力 ファイル:
rating_distribution.png: 評点 分布 グラフmonthly_trend.png: 月別 レビュー トレンドversion_rating.png: バージョン別 平均 評点analysis_report.txt: 分析 要約 レポート
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Data & AI
Prompt engineering best practices and templates to maximize AI outputs.
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