酒店评论情感分析数据集HotelReviewsSentimentAnalysis-ghaithbubble
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店评论, 情感分析, 文本挖掘, 客户反馈, 评分预测, 自然语言处理, 旅游行业, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自酒店评论的数据，记录了顾客对酒店的评价及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2022年6月至2022年12月，具体时间点为VisitDate字段所记录。
地理范围：数据来源于全球旅客对酒店的评价，但未明确具体酒店位置信息。
数据维度：数据集包括“Title”（评论标题）、“PositiveReview”（正面评价）、“NegativeReview”（负面评价）、“Score”（评分）、“GuestName”（客人姓名）、“GuestCountry”（客人国家）、“RoomType”（房间类型）、“NumberOfNights”（入住晚数）、“VisitDate”（入住日期）、“GroupType”（出行类型）、“PropertyResponse”（酒店回复）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为La_Veranda_Reviews-2023-01-16.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于酒店评论平台，已进行基本的结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、评分预测、文本挖掘和客户反馈分析等领域。
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、自然语言处理相关的学术研究，例如情感极性分析、评论主题提取等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在客户体验管理、服务质量提升、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行决策，例如了解客户偏好、改进服务流程、优化定价策略等。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索顾客评价与酒店评分之间的关系，以及不同类型的评论对酒店声誉的影响，帮助用户实现对酒店服务质量的全面评估和优化。
