亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysis-ecemiscanli
数据来源：互联网公开数据
标签：商品评论, 情感分析, 文本挖掘, 消费者行为, 推荐系统, 数据清洗, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品评论数据，记录了用户对不同商品的评价信息，可用于情感分析、用户行为研究等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2012年到2014年。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，涵盖全球用户对商品的评价。
数据维度：数据集包括“reviewerID”（用户ID）、“asin”（商品ID）、“reviewerName”（用户昵称）、“helpful”（评论的有用性，以列表形式表示支持和反对票数）、“reviewText”（评论文本）、“overall”（用户评分，1-5分）、“summary”（评论摘要）、“unixReviewTime”（Unix时间戳）、“reviewTime”（评论时间）、“day_diff”（评论时间与最早评论时间的天数差）、“helpful_yes”（支持票数）、“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。
来源信息：数据来源于亚马逊平台的用户评论，已进行初步的数据整理，包含文本内容和评分。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、用户行为分析和推荐系统等领域的研究。
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：适用于情感分析、文本挖掘、消费者行为研究等领域的学术研究，如评论情感极性分析、用户评价模式分析等。
行业应用：可以为电商平台、产品推荐系统等提供数据支持，特别是在用户评论分析、产品改进、市场营销等方面。
决策支持：支持企业进行产品优化、用户反馈分析和市场策略制定。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户评论数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评分之间的关系，以及不同商品的用户评价差异，帮助用户实现情感分析模型构建、用户行为预测等目标。
