亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewsSentimentAnalysis-tajamulkhan
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, 用户行为, 评分预测, 机器学习, 自然语言处理, 消费者反馈
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：数据记录的时间范围，从2000年至2012年。
地理范围：数据主要来源于亚马逊平台，涵盖全球范围的商品与用户。
数据维度：数据集包括“Id”（评论唯一标识）、“ProductId”（商品编号）、“UserId”（用户编号）、“ProfileName”（用户昵称）、“HelpfulnessNumerator”（有用性评分分子）、“HelpfulnessDenominator”（有用性评分分母）、“Score”（用户评分，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，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊平台公开的商品评论数据，已进行数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、评分预测、用户行为分析等领域的数据分析和机器学习应用。
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、用户行为分析等领域的学术研究，例如评论情感极性分析、用户评分预测、商品推荐系统等。
行业应用：可以为电商平台、市场研究机构提供数据支持，特别是在用户反馈分析、商品评价管理、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持企业在产品优化、用户体验提升、市场营销策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘的应用。
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，分析用户对不同商品的评价差异，从而实现更精准的商品推荐和用户体验优化。
