亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysis-ronaldabonga
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 评论数据, 文本挖掘, 机器学习, 消费者行为, 自然语言处理, 亚马逊, 产品评价
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品评论数据，记录了用户对不同类别商品的评价信息，用于情感分析、用户行为研究等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态评论数据集。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，覆盖全球用户，但未明确标注具体地域。
数据维度：数据集包含以下字段：
Unique_ID：评论的唯一标识符。
Category：商品所属类别，如smartTv、mobile、books等。
Review_Header：评论标题。
Review_text：评论正文，包含用户对商品的详细评价。
Rating：用户对商品的评分（1-5星）。
Own_Rating：人工标注的评论情感倾向，分为Positive（正面）、Neutral（中性）和Negative（负面）。
数据格式：CSV格式，文件名为AmazonData.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊商品评论，已进行结构化整理，并包含了人工标注的情感倾向。该数据集适合用于情感分析、评论挖掘、用户行为分析等研究。
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、文本分类、自然语言处理等领域的学术研究，例如情感极性分析、评论内容主题提取、用户评论与评分关联分析等。
行业应用：可为电商平台、产品研发部门提供数据支持，用于改进产品设计、优化用户体验、监测市场口碑、进行竞品分析等。
决策支持：支持企业进行市场调研、用户反馈分析、产品改进决策等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员熟悉情感分析任务，实践文本数据处理和模型构建。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评价之间的关系，从而实现情感分析模型的构建、用户行为的深入理解，以及产品优化策略的制定。
