情感分析（Sentiment analysis，SA），又称倾向性分析、意见抽取（Opinion extraction）、意见挖掘（Opinion mining）、情感挖掘（Sentiment mining）、主观分析（Subjectivity analysis）
情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程
情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极观点的态度。这个态度或许是他或她的个人判断或是评估，也许是他当时的情感状态（就是说，作者在做出这个言论时的情绪状态），或是作者有意向的情感交流（就是作者想要读者所体验的情绪）
文本情感分析的应用非常广泛，如网络舆情风险分析，信息预测等。如通过Twitter用户情感预测股票走势，电影票房、选举结果等，均是将公众情绪与社会事件对比，发现一致性，并用于预测
首先安装SnowNLP中文情感分析库：
SnowNLP（Simplified Chinese Text Processing），是一个python语言编写的类库，可以方便的处理中文文本内容，其开发受到了TextBlob的启发
In [1]:
数据载入
In [2]:
Out[2]:
数据预处理
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Out[4]:
In [7]:
Out[7]:
将所有数据打分
In [9]:
Out[9]:
将分数合并会原表格
In [11]:
Out[11]:
计算指标
In [12]:
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Out[14]:
基础结论：中位数比平均值高很多，说明有少量异常低的评分拉低了均值
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Out[16]:
看分数分布情况，直方图最合适
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Out[17]:
少量数据，柱状图也可以
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Out[18]:
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以分数排序，查看打分准确率
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好评
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差评
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Out[30]:
结论
准确率比瞎猜高，但达不到人工打分准确率
SnowNLP库的训练基准数据是基于电商销售产品训练的，对饭店留言数据的打分准确率一般
做情感分析最好用户自行实现（网站增加打分功能，用户自行打分）