消费者评论情感分析数据集_Consumer_Review_Sentiment_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 消费者评论, 情感分类, 自然语言处理, 机器学习, 音乐评论, 电影评论
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的消费者评论数据，记录了用户对数字音乐和电影电视产品的评价，并标注了相应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的评论数据集。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，覆盖全球消费者。
数据维度：数据集包括“reviewText”（评论文本）、“summary”（评论摘要）、“overall”（评分，范围1-5）、“sentiment_label”（情感标签，如“5 stars”）和“sentiment_score”（情感得分）等字段。此外，数据还包含原始JSON格式的评论数据，分别对应“Digital_Music_5.json”和“Movies_and_TV_5.json”两个文件。
数据格式：数据以CSV和JSON两种格式提供，CSV文件为“review_ranking.csv”，JSON文件包含在“Digital_Music_5.json”和“Movies_and_TV_5.json”文件中，方便进行数据分析和处理。数据已进行初步的情感分析，提供了情感标签和得分。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和自然语言处理等研究，以及构建情感分析模型。
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、评论主题分析、情感趋势预测等。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐系统、市场调研机构提供数据支持，用于用户评论分析、产品评价分析、市场反馈分析等。
决策支持：支持企业进行产品改进、用户体验优化、市场营销策略制定等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据科学等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与产品评价之间的关系，以及构建情感分析模型，从而提升产品推荐的准确性、改善用户体验，并为市场决策提供数据支持。
