Nube de palabras con reseñas de Amazon

Visualizar lo que sienten tus clientes sobre un producto puede ser tan simple como construir una nube de palabras a partir de reseñas reales. Aquí aprendes a iniciar un análisis de reseñas de Amazon en español usando Python, Google Colab y librerías como pandas, matplotlib y Seaborn, ideal si estás dando tus primeros pasos en procesamiento de lenguaje natural.

¿Por qué usar Google Colab para analizar reseñas?

Google Colab te ahorra dolores de cabeza con la configuración local y te da acceso a GPU cuando lo necesites. Para esta primera fase de carga y exploración basta con CPU, así que no gastas recursos de más.

Puedes verificar el entorno desde Editar > Configuración del cuaderno. Ahí confirmas si estás corriendo en CPU o GPU. En etapas posteriores, cuando entrenes modelos o trabajes con embeddings, la GPU acelera el proceso y reduce las latencias.

¿Qué es Google Colab? Es un entorno gratuito de Google que ejecuta notebooks de Python en la nube, con opción de usar CPU o GPU sin instalar nada en tu computadora.

¿Cómo cargar y descomprimir el dataset de reseñas?

El archivo de trabajo viene comprimido en formato .rar y contiene reseñas en español, algo poco común y muy valioso para entrenar modelos en este idioma [00:34].

Después de subirlo al panel lateral de Colab, lo descomprimes ejecutando el comando por consola con el signo de exclamación adelante:

python !unrar x review_dataframe_completo.rar

El signo ! le indica a Colab que estás corriendo un comando de sistema, no Python. Una vez descomprimido, aparece un archivo CSV listo para leer.

¿Qué librerías necesitas importar?

Tres librerías hacen el trabajo pesado en esta etapa:

• pandas: para manipular el dataframe y filtrar columnas.
• matplotlib: para construir gráficas básicas.
• Seaborn: para visualizaciones más estilizadas sobre matplotlib.

Con esto ya tienes todo lo necesario para leer el CSV con read_csv apuntando al path del archivo descomprimido [02:10].

¿Qué columnas trae el dataset de reseñas de Amazon?

Al ejecutar .head(3) ves las primeras tres filas y entiendes la estructura. Cada reseña tiene un identificador del usuario, el producto evaluado, el nombre del reviewer y la calificación en stars, esas mismas estrellas del uno al cinco que pones cuando compras algo en línea.

También encuentras el body, que es el comentario completo, y el título de la reseña. Por ejemplo, una reseña de televisión decía "nada bueno, se me fue la pantalla" y otra remataba con "horrible, nos tuvimos que comprar otra. Dinero tirado a la basura" [03:20].

Las dos últimas columnas indican el idioma, en este caso español, y la categoría del producto, como electrodoméstico o electrónico. Si quieres ver el final del archivo en lugar del inicio, usas .tail(3) y aparecen reseñas de juguetes o dispositivos inalámbricos.

¿Qué diferencia hay entre head y tail en pandas? head(n) muestra las primeras n filas del dataframe y tail(n) muestra las últimas. Sirven para inspeccionar rápido sin imprimir todo el dataset.

¿Cómo visualizar la distribución de puntuaciones y categorías?

Ver la distribución de estrellas te dice si tu dataset está balanceado o si predomina una calificación. Defines un tamaño de figura de 8x4, pones las estrellas en el eje X y la cantidad en el eje Y, con el título Distribución de puntuaciones.

Al ejecutar el gráfico aparecen aproximadamente 40 000 productos con una estrella y otros 40 000 con dos estrellas, lo que indica un dataset prácticamente balanceado [04:45]. Eso es buena señal porque evita sesgos cuando entrenes modelos de clasificación.

¿Cómo agrupar las categorías más representativas?

La columna categoría tiene muchos valores distintos. Para evitar un gráfico ilegible, te quedas con las nueve categorías más frecuentes y agrupas todo lo demás en una etiqueta llamada otros.

Los pasos son:

1. Hacer el conteo de la columna categoría con value_counts().
2. Tomar las primeras nueve categorías y sumar el resto bajo otros.
3. Definir la paleta de colores, en este caso sky blue.
4. Etiquetar el eje X con las categorías y el eje Y con la cantidad.
5. Asignar el título Distribución de productos top nueve más otros.

El resultado muestra que home, inalámbricos y juguetes son categorías fuertes, mientras que otros acumula cerca de 80 000 productos, lo que revela una larga cola de categorías minoritarias [06:15].

¿Qué sigue después de explorar el dataset?

Ya tienes un panorama general: sabes cuántas reseñas hay por estrella, qué categorías dominan y cómo está estructurada cada fila. Con esa base puedes profundizar en el contenido textual de las reseñas, limpiar el texto y construir esa nube de palabras que muestra qué sienten realmente los clientes.

¿Qué categoría te interesa analizar primero? Cuéntame en los comentarios si trabajarás con electrodomésticos, juguetes o algo distinto.