亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewsSentimentAnalysis-abhinandan103
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, 用户评价, 评分预测, 自然语言处理, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的用户商品评论数据，记录了用户对不同商品的评价信息，可用于情感分析、用户行为分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间起始于2000年，结束于2012年，涵盖了较长时间的用户评论历史。
地理范围：数据主要来源于亚马逊平台的商品评论，理论上涵盖了全球范围内的用户评价。
数据维度：包括“Id”（评论唯一标识）、“ProductId”（商品ID）、“UserId”（用户ID）、“ProfileName”（用户昵称）、“HelpfulnessNumerator”（有用性计数）、“HelpfulnessDenominator”（总有用性计数）、“Score”（评分，1-5分）、“Time”（评论时间戳）、“Summary”（评论摘要）、“Text”（评论正文）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Reviews.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于亚马逊商品评论，已进行结构化整理，方便进行情感分析、用户行为分析等。该数据集适合用于情感分析、文本分类和推荐系统等研究。
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、用户行为分析等领域的学术研究，例如情感极性分析、用户评论内容分析、商品推荐算法研究等。
行业应用：可为电商平台、产品开发商等提供数据支持，特别是在用户反馈分析、产品改进、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业在产品优化、用户体验提升、市场趋势分析等方面的决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、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和文本处理技术。
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，以及分析用户评论内容对商品销售的影响，从而帮助用户优化产品、提升用户体验。
