亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysis-subhomoy23
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, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊网站的商品评论数据，记录了用户对商品的评价信息，可用于情感分析、用户行为分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据时间戳信息推断，涵盖了2000年代后期至2010年代初期的评论。
地理范围：数据主要来源于亚马逊平台，用户分布具有全球性，但评论内容以英语为主。
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”（评论有用性点赞数）、“HelpfulnessDenominator”（评论总点赞数）、“Score”（用户评分，1-5分）、“Time”（unix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Review.csv，便于数据读取、处理和分析。
该数据集适用于情感分析、评分预测、用户画像构建等多种研究，在自然语言处理、机器学习等领域具有广泛的应用价值。
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、文本分类、用户行为分析等领域的学术研究，如情感极性分析、评论内容主题提取、用户评价模式研究等。
行业应用：为电商平台、商品推荐系统、市场调研机构提供数据支持，特别是在用户评价分析、商品销售预测、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行产品改进、服务优化、市场反馈分析等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，理解情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索商品评论与用户评分之间的关系，分析用户评论的情感倾向，并构建预测模型，从而实现对用户反馈的深入理解和对市场趋势的洞察。
