出行平台用户情感分析数据集TransportationPlatformUserSentimentAnalysis-ashwanisah1137
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 用户评论, 移动出行, OLA, UBER, 文本分类, 评论数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Google Play平台的OLA和UBER出行服务App的用户评论数据，记录了用户对这两款App的使用体验评价。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2023年8月。
地理范围：数据主要来源于印度地区的用户评论。
数据维度：包括“source”（数据来源）、“review_id”（评论唯一标识）、“user_name”（用户名）、“review_title”（评论标题）、“review_description”（评论内容）、“rating”（评分）、“thumbs_up”（点赞数）、“review_date”（评论日期）、“developer_response”（开发者回复）、“developer_response_date”（开发者回复日期）、“appVersion”（App版本）、“laguage_code”（语言代码）、“country_code”（国家代码）和“sentiment_label”（情感标签）等字段。其中，情感标签已预先标注为“POSITIVE”或“NEGATIVE”。
数据格式：CSV格式，包含OLA_sentiment_analysis.csv和UBER_sentiment_analysis.csv两个文件，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于出行服务用户评论的情感分析、用户体验研究以及文本分类等任务。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、情感分析、用户行为分析等领域的学术研究，如用户情感趋势分析、评论内容与评分关联性分析等。
行业应用：可以为出行服务行业提供数据支持，尤其适用于App用户体验优化、市场营销策略制定、竞争对手分析等。
决策支持：支持产品经理、市场分析师等相关人员进行决策，例如根据用户反馈调整产品功能、提升服务质量。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户评论数据的处理方法。
此数据集特别适合用于分析用户对出行平台的评价，并探索用户情感与服务体验之间的关系，帮助用户提升产品竞争力、优化用户体验。
