女性服装电商评论情感分析数据集Women-sClothingE-CommerceReviewsSentimentAnalysis-muhammadjiyadkhan
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, 用户画像, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自女性服装电商平台的客户评论数据，记录了用户对服装商品的评价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的客户评论集合。
地理范围：数据来源未明确，但内容涉及服装商品，推测为面向全球市场。
数据维度：数据集包括多维度信息，如“Clothing ID”（商品ID）、“Age”（用户年龄）、“Title”（评论标题）、“Review Text”（评论正文）、“Rating”（评分）、“Recommended IND”（是否推荐）、“Positive Feedback Count”（正面反馈数量）、“Division Name”（商品所属部门）、“Department Name”（商品所属类别）和“Class Name”（商品所属款式）。
数据格式：CSV格式，文件名为Womens Clothing E-Commerce Reviews.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户评论，已进行结构化整理。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、商品推荐等研究和应用。
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、用户画像等领域的研究，例如情感极性分析、评论主题提取、用户偏好分析等。
行业应用：可以为电商平台、服装品牌等提供数据支持，特别是在商品推荐、用户体验优化、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持企业进行产品改进、营销策略制定和客户关系管理。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解情感分析、推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评价之间的关系，以及挖掘影响用户购买决策的关键因素，从而提升产品质量和用户满意度。
