无解析

在这个分布中，点评数量显然是不均衡的，大多数商家的点评数量集中在较低的范围内，而少数商家的点评数量则非常高。这种分布通常属于长尾分布。

为了让离散化后的每个分箱中的数量接近，应该使用的分箱方法是**等深分箱**（C）。下面是专业分析：

1. **等宽分箱**（D）：这种方法将数据范围均分成若干个区间，每个区间的宽度相等。在点评数量分布不均衡的情况下，等宽分箱会导致某些区间内的数据点非常少，而另一些区间内的数据点非常多，无法达到每个分箱中数量接近的效果。

2. **对数分箱**（A）：这种方法适用于数据呈指数增长的情况，通过对数变换可以使数据分布更加均匀，但它并不保证每个分箱中的数量接近。

3. **人工分箱**（B）：这种方法需要根据具体情况手动划分区间，虽然可以达到每个分箱数量接近的效果，但需要对数据有较深的了解和经验，不具有普遍适用性。

4. **等深分箱**（C）：这种方法将数据按照数量均分成若干个区间，使得每个区间内的数据点数量相等。在点评数量分布不均衡的情况下，等深分箱能够很好地平衡每个分箱中的数据点数量，从而使得离散化后的每个分箱中的数量接近。

综上所述，正确答案是**C: 等深分箱**。