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在当今数据驱动的电商时代，评论数据已成为企业决策的重要依据。然而，某跨境电商平台却面临着严峻的数据质量挑战：原始评论数据中存在大量重复、缺失和异常值，导致数据分析项目失败率高达63%。这不仅影响了业务洞察的准确性，更直接制约了平台的用户体验优化和商业决策效果。
系统架构设计
整体解决方案概述
我们设计了一套基于Python的端到端数据治理系统，该系统采用模块化架构，包含数据采集、清洗处理、质量验证和情感分析四个核心模块。系统通过分布式爬虫确保数据采集的效率和稳定性，利用先进的自然语言处理技术解决文本级数据质量问题，最终为情感分析模型提供高质量的训练数据。
技术栈选择
系统核心采用Python
