电商服装评论情感分析数据集E-commerceClothingReviewSentimentAnalysis-kavita5
数据来源：互联网公开数据
标签：电商评论, 服装, 情感分析, 文本挖掘, 推荐系统, 顾客评价, 机器学习, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的服装产品评论数据，记录了顾客对服装产品的评价信息，可用于情感分析、推荐系统等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态评论数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含不同年龄段顾客的评价，可能覆盖多个地区。
数据维度：包括以下字段：
Clothing ID：服装产品ID；
Age：顾客年龄；
Title：评论标题；
Review Text：评论正文；
Rating：顾客评分（1-5星）；
Recommended IND：是否推荐该产品（0或1）；
Positive Feedback Count：正面反馈数量；
Division Name：服装类别（如Initmates）；
Department Name：服装部门（如Intimate）；
Class Name：服装款式（如Intimates）。
数据格式：CSV格式，文件名为Womens Clothing E-Commerce Reviews.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于电商平台用户评论，已进行初步的数据清洗。
该数据集适合用于情感分析、推荐系统、文本挖掘等研究。
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：适用于情感分析、文本挖掘、推荐系统等领域的学术研究，如情感极性分析、用户画像构建、产品推荐算法优化等。
行业应用：为电商行业提供数据支持，尤其适用于产品评论分析、顾客满意度评估、个性化推荐系统构建等方面。
决策支持：支持电商平台的产品优化、营销策略制定，以及用户体验改进。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电商评论分析。
此数据集特别适合用于探索顾客对服装产品的评价模式、情感分布，以及影响推荐效果的因素，从而帮助用户优化产品策略、提升用户满意度。
