零售商用户反馈情感分析数据集RetailerUserFeedbackSentimentAnalysis-viannaandresouza
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 零售业, 用户反馈, 文本分析, 心理学特征, 机器学习, 社交媒体, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自零售商的用户反馈数据，记录了用户评论、评价以及与评论相关的心理学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于多个地区或国家。
数据维度：数据集包含用户反馈（评论或评价）以及一系列心理学特征，如外向性、神经质性、责任心、宜人性、开放性等，以及基于Indico和Watson API的情感分析结果。具体字段包括：feedbacks, reviews, blacklist, mextraversion, cextraversion, sextraversion, mneuroticism, cneuroticism, sneuroticism, mconscientiousness, cconscientiousness, sconscientiousness, magreeableness, cagreeableness, sagreeableness, mopenness, copenness, sopenness, agreeablenessIndico, conscientiousnessIndico, extraversionIndico, opennessIndico, openessWatson, conscientiousnessWatson, extraversionWatson, agreeablenessWatson, neuroticismWatson, o_adventure, o_artistic, o_emotionality, o_imagination, o_intelect, o_liberalism, c_achievement, c_cautiouness, c_dutifulness, c_orderliness, c_discipline, c_efficacy, e_activity, e_assertiveness, e_cheerfulness, e_excitement, e_friend, e_gregariouness, a_altruism, a_cooperation, a_modesty, a_morality。
数据格式：CSV格式，文件名为retail-confiance.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于用户在零售商平台上的反馈，并结合了心理学特征分析。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析和心理学研究。
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、消费者行为、市场营销等领域的研究，如用户情感与购买决策的关系、心理学特征对评价的影响等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在客户满意度分析、产品改进、个性化推荐等方面。
决策支持：支持零售商制定营销策略、优化产品设计和改进客户服务。
教育和培训：作为数据分析、情感分析、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解消费者行为和情感分析。
此数据集特别适合用于探索用户反馈与心理学特征之间的关系，帮助用户实现优化营销策略、提升客户满意度的目标。
