消费者反馈产品体验分析数据集ConsumerFeedbackProductExperienceAnalysisDataset-alessiogio
数据来源：互联网公开数据
标签：消费者反馈, 产品体验, 情感分析, 市场调查, 客户满意度, 品牌分析, 零售, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自消费者在电商平台上的产品反馈数据，记录了用户对产品的评价、情感倾向以及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含发布日期和购买日期，可用于分析一段时间内的消费者反馈变化。
地理范围：数据包含国家信息（如United Kingdom），表明数据覆盖了特定国家或地区的用户反馈。
数据维度：数据集包含多个字段，如feedbackId（反馈ID）、title（标题）、text（文本）、brand（品牌）、nps（净推荐值）、price（价格）、sku（商品SKU）、country（国家）、channel（渠道）、feedbackRating（反馈评分）、badges（徽章）、publishedByUserAt（发布时间）、purchaseDate（购买日期）、images（图片）、positiveTopics（正面话题）、negativeTopics（负面话题）、neutralTopics（中性话题）和loyaltyProbability（忠诚度概率）。
数据格式：CSV格式，文件名为Tiny Wonderflow.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台消费者反馈，已进行数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于消费者行为分析、情感分析、产品改进建议以及市场营销策略研究。
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：适用于消费者行为分析、情感分析、市场调查等领域的研究，如产品评论的情感分析、用户满意度评估、品牌声誉监测等。
行业应用：可以为电商、零售行业提供数据支持，尤其是在产品改进、市场定位、客户服务优化等方面。
决策支持：支持企业进行产品策略、营销策略和客户关系管理等方面的决策制定。
教育和培训：作为市场营销、消费者行为分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解消费者反馈数据分析。
此数据集特别适合用于分析消费者对不同产品的评价，识别影响用户满意度的关键因素，以及预测用户忠诚度，从而帮助企业优化产品和服务，提升市场竞争力。
