外卖评价智能监控 🍔📊#

概述#

面向餐饮行业的全平台外卖评价监控系统。支持美团外卖、淘宝闪购(饿了么)、京东外卖三大平台，自动检测评价数据异常并推送告警。

核心能力#

1. 数据采集 — CSV/Excel导入（通用）、API对接（进阶）
2. 智能分析 — 情感分析、趋势对比、关键词提取、异常检测
3. 可视化报告 — 交互式HTML报告，含评分趋势图、差评分布、关键词云
4. 异常告警 — 自动检测口味变差、评价下滑、配送超时、服务问题

工作流程#

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数据导入 → 数据清洗 → 多维度分析 → 异常检测 → HTML报告 → 告警推送

触发方式#

用户说出以下关键词即可触发：

• 「检查外卖评价」「外卖评价监控」「分析评价数据」
• 「看看最近差评」「口味有没有问题」「有没有配送异常」
• 「生成评价报告」

操作模式#

模式1：CSV导入分析（推荐，零门槛）

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用户提供CSV/Excel文件路径 → 自动清洗分析 → 生成报告

支持的CSV格式：从美团开店宝、饿了么商家后台、京东商家后台导出的评价数据。

模式2：API对接（需配置）

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首次使用：帮助配置API凭证 → 后续自动拉取数据 → 分析报告

模式3：手动粘贴

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用户直接粘贴评价文本 → 单条分析

分析维度#

维度检测内容告警阈值口味评分口味相关关键词频率和情感负面占比>30%告警综合评分评分均值趋势连续3天下降或低于4.0配送时效配送超时相关评价超时提及率>15%告警服务质量服务态度、包装等负面占比>20%告警差评突增差评数量同比变化日差评>历史均值2倍

配置管理#

技能首次运行时自动创建配置文件 ~/.food_review_monitor/config.json，支持配置：

• 店铺名称和ID
• 各平台API凭证（可选）
• 告警阈值自定义
• 历史数据存储路径

使用示例#

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用户：帮我看看最近外卖评价怎么样
→ 检查是否有历史数据 → 对比分析 → 生成趋势报告

用户：美团外卖最近有没有差评变多
→ 筛选美团平台数据 → 聚焦差评趋势 → 异常检测

用户：设置每天9点自动检查评价
→ 创建定时任务 → 每日自动拉取/分析 → 有问题推送告警

依赖安装#

依赖已在技能元数据中声明，首次运行自动安装。或手动安装：

bash

pip install pandas openpyxl jieba snownlp

脚本路径#

所有脚本位于技能目录下，使用 {baseDir} 引用：

• 主入口： {baseDir}/scripts/monitor.py
• 数据加载： {baseDir}/scripts/data_loader.py
• 分析引擎： {baseDir}/scripts/analyzer.py
• 报告生成： {baseDir}/scripts/reporter.py

注意事项#

• CSV导入模式无需任何平台授权，适合所有商家
• API模式需要先在对应开放平台注册并获取凭证
• 历史评价数据存储在本地，不会上传到任何服务器
• 建议至少保留30天历史数据以建立评分基线