电子产品用户评论情感分析数据集ElectronicProductUserReviewSentimentAnalysis-ajeetkumar1241
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 产品评价, 文本挖掘, 评论时间, 评分, 评论内容, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自用户对电子产品的评论数据，记录了用户对产品的评价信息，可用于情感分析、产品性能评估等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间未知，但包含了2012年至2014年的评论数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但评论内容主要涉及电子产品的使用体验。
数据维度：数据集包括“S.No”（序号）、“reviewerName”（评论者名称，可能缺失）、“overall”（总体评分）、“reviewText”（评论文本）、“reviewTime”（评论时间）、“day_diff”（评论时间差）、“helpful_yes”（有用评价数量）、“helpful_no”（无用评价数量）、“total_vote”（总投票数）、“score_pos_neg_diff”（正负面评价差异）、“score_average_rating”（平均评分）、“wilson_lower_bound”（威尔逊置信区间下界）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Newdata.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于用户在电子产品上的评论，已进行清洗和结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、用户行为分析和产品评价等相关领域的研究。
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、自然语言处理和用户行为分析等学术研究，如情感极性分析、评论主题建模、用户评价与产品性能关联性分析等。
行业应用：可以为电商平台、产品制造商提供数据支持，尤其是在产品改进、用户满意度评估、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持产品设计、市场推广、用户服务等方面的决策制定，帮助企业优化产品和服务。
教育和培训：作为情感分析、文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户评论分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户评论与产品评分之间的关系，以及通过文本挖掘提取用户评价的关键信息，从而帮助用户实现产品改进、提升用户体验等目标。
