Basándose en la perspectiva de identificar el ejército de agua, este documento utiliza los métodos de aprendizaje automático y visualización de datos para analizar la utilidad de las reseñas de productos en línea, retratar los perfiles de productos y proporcionar reseñas de productos reales y útiles. Para identificar y eliminar el ejército de agua, se utilizan el Modelo de Frecuencia de Término-Inverso de Frecuencia de Documento (TF-IDF) y el Modelo de Índice Semántico Latente (LSI). Después de eliminar el ejército de agua, se seleccionaron tres métodos de clasificación para realizar análisis sentimental, incluyendo logística, SnowNLP y Red Neuronal Convolucional para texto (TextCNN). El TextCNN tiene la puntuación F1 más alta entre los tres métodos de clasificación. Al mismo tiempo, se utiliza el modo de Asignación Latente de Dirichlet (LDA) para extraer los temas de diversas reseñas. Finalmente, se proponen medidas correctivas dirigidas a fabricantes, consumidores y reguladores.