商品评论情感分析数据集ProductReviewSentimentAnalysis-lavanyasenthilkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 评论数据, 商品评价, 文本挖掘, 自然语言处理, 用户行为分析, 推荐系统, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户评论数据，记录了用户对不同商品的评价信息，并标注了用户的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2012年至2017年。
地理范围：数据来源于互联网，未明确标注具体地理位置，但包含用户城市和省份信息。
数据维度：数据集包括商品ID（id）、品牌（brand）、商品类别（categories）、制造商（manufacturer）、商品名称（name）、评论日期（reviews_date）、是否购买（reviews_didPurchase）、是否推荐（reviews_doRecommend）、用户评分（reviews_rating）、评论文本（reviews_text）、评论标题（reviews_title）、用户城市（reviews_userCity）、用户省份（reviews_userProvince）、用户名（reviews_username）以及用户情感倾向（user_sentiment）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sample30.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户评论，已进行初步清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、商品推荐等领域的研究和应用。
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、自然语言处理等领域的学术研究，如情感极性分析、评论主题提取、用户行为模式分析等。
行业应用：可以为电商平台、市场调研公司等提供数据支持，特别是在用户反馈分析、商品推荐系统优化、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持企业在产品改进、市场营销策略制定等方面的决策，帮助企业更好地了解用户需求和市场反馈。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户评论与情感倾向之间的关系，帮助用户实现情感分析模型的构建、改进商品推荐系统的准确性以及深入理解消费者行为模式等目标。
