亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewsSentimentAnalysis-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 评论分析, 情感分析, 商品评价, 文本挖掘, 机器学习, 自然语言处理, 消费者行为
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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含了评论的发布时间，可用于分析随时间变化的用户评价趋势。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，覆盖范围取决于亚马逊的业务范围，可能包含全球多个国家和地区的用户评论。
数据维度：数据集包括多个字段，如商品ID（id）、商品ASIN码（asins）、品牌（brand）、商品类别（categories）、关键词（keys）、制造商（manufacturer）、评论日期（reviews.date）、评论添加日期（reviews.dateAdded）、评论查看日期（reviews.dateSeen）、是否购买（reviews.didPurchase）、推荐与否（reviews.doRecommend）、评论ID（reviews.id）、评论有用数（reviews.numHelpful）、评分（reviews.rating）、评论来源URL（reviews.sourceURLs）、评论文本（reviews.text）、评论标题（reviews.title）、用户城市（reviews.userCity）、用户省份（reviews.userProvince）和用户（reviews.user）。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊平台的用户评论，经过清洗和整理，可用于情感分析、用户行为分析等研究。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、商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、文本挖掘、消费者行为分析等领域的学术研究，例如用户情感识别、评论主题分析、商品推荐算法优化等。
行业应用：为电商平台、市场调研公司等提供数据支持，可以用于分析用户对商品的评价、改进产品质量、优化营销策略等。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品改进和用户满意度评估，帮助企业更好地了解用户需求，提升产品竞争力。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析、文本处理等技术。
此数据集特别适合用于分析用户评论中的情感倾向，预测商品受欢迎程度，以及优化个性化推荐系统。
