外卖评价智能监控

餐饮外卖评价智能监控。每日自动检查美团外卖、饿了么/淘宝闪购、京东外卖的评价数据，自动识别口味变化、评价变差、配送超时等异常，生成可视化HTML报告并推送提醒。支持CSV导入和API对接两种模式。触发词：外卖评价监控, 评价分析, 差评预警, 口味监测, 配送异常, review monitor, 外卖差评, 顾客评价分析, 外卖数据监控。

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