Con la evolución de los sistemas de minería de datos, la adquisición de información oportuna a partir de textos no estructurados es una demanda organizativa que está aumentando gradualmente. Los sistemas de minería de opiniones existentes tienen una variedad de propiedades, como la clasificación de las características de los productos y visualizaciones a nivel de características; sin embargo, las organizaciones requieren la toma de decisiones basada en la retroalimentación de los clientes. Por lo tanto, en este trabajo se propone un sistema de minería de opiniones que clasifica las críticas y características basándose en esquemas de clasificación novedosos con visualizaciones innovadoras a nivel de características basadas en la fuerza de la opinión, que están estrechamente relacionadas para capacitar a los usuarios a identificar características de productos imperativas y su clasificación a partir de críticas enormes. Se realizan mejoras en diferentes fases del proceso de minería de opiniones, como formas innovadoras de evaluar la calidad de las críticas, clasificar las características de los productos y visualizar un resumen a nivel de características basado en la fuerza de la opinión. Los grupos de usuarios objetivo del sistema propuesto son analistas de negocios y clientes que desean explorar los comentarios de los clientes para evaluar estrategias comerciales y decisiones de compra. Finalmente, el sistema propuesto se evalúa en un conjunto de datos reales, y se realiza un estudio de usabilidad para la visualización propuesta. Los resultados demuestran que la incorporación de la clasificación de críticas y características puede mejorar el proceso de toma de decisiones.