Notre avis
Analyse des données CSV d'avis d'app store pour générer des visualisations et des informations sur la distribution des notes, les tendances temporelles, les performances par version et les mots-clés.
Points forts
- Fournit des graphiques complets (distribution, tendance, version) pour une compréhension rapide.
- Identifie les mots-clés des avis négatifs et positifs.
- Génère un rapport d'analyse automatisé.
- Permet de suivre l'évolution des notes dans le temps.
Limites
- Nécessite un format CSV strict avec des colonnes spécifiques.
- Analyse limitée aux notes et mots-clés, pas de NLP avancé.
- Dépend de l'environnement Python avec des bibliothèques comme matplotlib et pandas.
Utilisez cette compétence pour analyser rapidement un fichier CSV d'avis d'app store afin de comprendre la satisfaction utilisateur, les tendances et les problèmes courants.
Ne l'utilisez pas pour une analyse en temps réel ou si le CSV ne respecte pas le format requis ou si l'environnement Python manque des dépendances nécessaires.
Analyse de sécurité
SûrThe 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.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
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
Ingénierie de Prompts
Data & IA
Bonnes pratiques et templates de prompt engineering pour maximiser les résultats IA.
Visualisation de Données
Data & IA
Génère des visualisations de données et graphiques adaptés à vos données.
Architecture RAG
Data & IA
Guide de configuration d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).