Для оценки качества работы туристского предприятия "Капитал-Трэвэл" на основе отзывов на рейтинговом форуме необходимо провести анализ текстовых данных с использованием методов обработки естественного языка. Рассмотрим этапы такого анализа. 1. Сбор данных. Необходимо выбрать рейтинговый форум, на котором оставляют отзывы о работе "Капитал-Трэвэл". Далее, произведем выгрузку данных с использованием API или web-скрейпинга. 2. Предобработка данных. Проведем очистку данных от стоп-слов, пунктуации, нормализацию слов и устранение опечаток. Для этого можно использовать библиотеку Natural Language Toolkit (NLTK). 3. Анализ тональности. Для определения позитивной или негативной тональности отзывов можно использовать методы машинного обучения, включая бинарную классификацию. Например, можно проанализировать данные с помощью алгоритма Naive Bayes или Support Vector Machine (SVM). В итоге получим долю позитивных и негативных отзывов о компании. 4. Классификация отзывов по категориям. Для улучшения качества анализа можно произвести классификацию отзывов по темам, например, по качеству оказанной услуги, по возможности получения скидок, по качеству обслуживания и т.д. Для классификации можно использовать методы машинного обучения, такие как мультиклассовая классификация или метод k-ближайших соседей. 5. Визуализация результатов. Для наглядной демонстрации результатов анализа можно использовать графические инструменты, такие как гистограммы или диаграммы. Например, при анализе отзывов о "Капитал-Трэвэл" по категориям можно получить следующие результаты: - качество оказанной услуги: 70% положительных отзывов и 30% негативных; - возможность получения скидок: 60% положительных отзывов и 40% негативных; - качество обслуживания: 80% положительных отзывов и 20% негативных. Оценка качества работы "Капитал-Трэвэл" по результатам анализа отзывов на рейтинговом форуме может быть сделана на основании доли положительных и негативных отзывов, а также на основе дополнительной классификации по категориям, наиболее значимым для туристического предприятия. Важно также принимать во внимание число оставленных отзывов, а не только их тональность.