在这个分布中，我们可以观察到点评数量的分布是不均衡的，通常呈现出长尾分布的特点，即少数商家有大量点评，而大多数商家的点评数量较少。

为了让离散化后的每个分箱中的数量接近，我们需要选择一种能够平衡每个分箱中样本数量的方法。以下是对各个分箱方法的分析：

A: **对数分箱**
对数分箱适用于数据的范围跨越多个数量级的情况。它通过对数据取对数后再进行分箱，可以有效处理长尾分布的数据，使得分箱更均衡。

B: **人工分箱**
人工分箱是根据经验或具体业务需求手动设定分箱的边界。这种方法的灵活性较高，但需要对数据有较深入的了解，且不一定能保证每个分箱的数量接近。

C: **等深分箱**
等深分箱（等频分箱）是指将数据按数量分成相同数量的分箱。每个分箱包含的样本数量相同或接近。这种方法可以很好地平衡每个分箱中的样本数量，适用于数据分布不均衡的情况。

D: **等宽分箱**
等宽分箱是指将数据按范围分成相等宽度的分箱。每个分箱的范围相同，但由于数据分布的不均衡，可能会导致某些分箱中的样本数量过多或过少。

综合以上分析，**等深分箱**（C）是最适合的方法，因为它可以确保每个分箱中的数量接近，从而更好地处理点评数量分布不均衡的问题。

所以，正确答案是：**C: 等深分箱**。