商品评论情感分析数据集ProductReviewsSentimentAnalysis-qwertyankit
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 商品评论, 文本挖掘, 自然语言处理, 消费者反馈, 亚马逊, 评论数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品评论数据，记录了用户对不同商品的评价信息，可用于情感分析、用户行为分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但reviewsdate字段提供了评论发布日期，可用于时间序列分析。
地理范围：数据主要来源于亚马逊平台，覆盖全球范围内的商品评论。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：id（评论唯一标识）, asins（商品ASIN码）, brand（品牌）, categories（商品类别）, keys（关键词）, manufacturer（制造商）, reviewsdate（评论发布日期）, reviewsdateAdded（评论添加日期）, reviewsdateSeen（评论查看日期）, reviewsdidPurchase（是否购买）, reviewsdoRecommend（是否推荐）, reviewsid（评论ID）, reviewsnumHelpful（评论有用数）, reviewsrating（评论评分）, reviewssourceURLs（评论来源URL）, reviewstext（评论文本）, reviewstitle（评论标题）, reviewsuserCity（用户城市）, reviewsuserProvince（用户省份）, reviewsuser（用户名）。
数据格式：CSV格式，文件名为1429_1.csv，便于数据读取与分析。
数据来源：数据来源于亚马逊平台的用户评论，已进行初步的数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、用户行为分析等领域的研究。
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、市场营销等领域的研究，如情感极性分析、用户情绪变化趋势分析、商品特征分析等。
行业应用：为电商平台、市场调研机构等提供数据支持，尤其在用户体验分析、产品改进、市场策略制定等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行产品评估、市场反馈分析，辅助企业优化产品设计、提升用户满意度。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本分析与情感识别。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品特征之间的关系，以及评论情感对消费者购买行为的影响，从而帮助用户进行更精准的决策。
