亚马逊产品用户评论情感分析数据集AmazonProductUserReviewSentimentAnalysis-berrinkaradag
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 产品评价, 文本挖掘, 机器学习, 自然语言处理, 消费者行为, 亚马逊
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的用户评论数据，记录了用户对特定产品的评价信息，可用于情感分析、产品推荐和用户行为研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2012年至2014年。
地理范围：数据主要来源于亚马逊平台，涵盖全球范围内的用户评论。
数据维度：包括“reviewerID”（评论者ID）、“asin”（产品ASIN码）、“reviewerName”（评论者名称）、“helpful”（评论的有用性统计）、“reviewText”（评论文本）、“overall”（用户评分）、“summary”（评论摘要）、“unixReviewTime”（Unix时间戳）、“reviewTime”（评论时间）、“day_diff”（评论时间差）、“helpful_yes”（评论支持数）、“total_vote”（总投票数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_review.csv，方便数据分析和处理。数据经过清洗和整理，可以直接用于情感分析、文本挖掘等任务。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、产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、自然语言处理、消费者行为分析等领域的学术研究，如情感极性分析、评论主题提取、用户画像构建等。
行业应用：为电商平台、产品制造商等提供数据支持，尤其适用于产品评价分析、用户满意度调查、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持产品改进、市场营销策略优化、用户体验提升等方面的决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘技术。
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，以及用户情感表达的规律，有助于提升产品推荐的准确性和用户体验。
