亚马逊女性服装电商评论数据集-whenamancodes
数据来源：互联网公开数据
标签：亚马逊,电商,服装,评论,用户反馈,情感分析,推荐,客户体验,商品评价
数据概述：
本数据集包含了亚马逊电商平台上关于女性服装产品的用户评论数据。数据涵盖了用户对购买产品的评价、评分、推荐意愿等信息，旨在为研究客户满意度、产品改进、推荐系统优化等提供数据支持。数据集包含11个字段，记录了用户年龄、服装类别、商品ID、评论标题、评论内容、点赞数、评分、推荐指数等关键信息。
数据用途概述：
该数据集可用于多种研究和应用场景，包括：
1. 客户满意度分析：通过分析评论内容和评分，了解用户对不同服装产品的满意度。
2. 产品改进：根据用户反馈，识别产品存在的问题，为产品设计和改进提供依据。
3. 情感分析：利用自然语言处理技术，分析评论内容的情感倾向，了解用户的情绪反应。
4. 推荐系统优化：基于用户评论和评分，构建个性化推荐模型，提高推荐的准确性和用户体验。
5. 市场趋势分析：分析不同服装类别的销售情况和用户评价，了解市场趋势和消费者偏好。
6. 竞争分析：对比分析不同品牌或产品的用户评价，评估市场竞争力。
字段说明：
- s.no：索引，用于标识每条评论的唯一编号。
- age：用户年龄。
- division_name：服装所属的部门，例如“上衣”、“裙子”等。
- department_name：服装所属的类别，例如“女装”、“男装”等。
- class_name：服装的具体分类，例如“衬衫”、“连衣裙”等。
- clothing_id：服装产品的唯一标识符。
- title：用户撰写的评论标题。
- review_text：用户撰写的评论正文。
- alikefeedbackcount：其他用户对该评论的点赞数，表示认同该评论的用户数量。
- rating：用户对产品的评分，通常以星级表示。
- recommend_index：用户是否推荐该产品，0代表不推荐，1代表推荐。
