电商平台用户差评情感分析数据集E-commercePlatformUserNegativeReviewsSentimentAnalysis-xzynusmsba
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 负面情感, 文本挖掘, 机器学习, 评论数据, 电商平台, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的的用户评论数据，记录了用户对商品或服务的评价，重点关注负面评价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以推断为一段时间内的用户评论。
地理范围：数据来源未明确，但可以推测为电商平台上的全球用户评论。
数据维度：包括以下字段：review_id（评论ID）、time（评论时间）、seller_（卖家）、product_（商品）、product_variation（商品变体）、review_content（评论内容）、customer__full（用户ID）、customer__anonymous（是否匿名）、review_stars（星级评分）、Bad Delivery（差劲的配送）、Product（商品质量）、Customer Service（客户服务）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于电商平台用户评论，已进行结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、负面评论识别、用户体验分析等研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析、用户行为分析等领域的研究，例如负面评论识别、情感极性分析、用户满意度评估等。
行业应用：可以为电商平台、品牌方、消费者服务行业提供数据支持，特别是在提升客户服务质量、改善产品设计、优化用户体验等方面。
决策支持：支持企业进行产品改进、服务优化、市场策略调整，例如通过分析负面评论，及时发现问题并改进。
教育和培训：作为情感分析、文本挖掘、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户评论数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户负面评价与产品/服务质量之间的关系，帮助用户提升产品质量、优化用户体验，实现精细化运营。
