亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewsSentimentAnalysis-kevinpatel12345
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, 自然语言处理, 商品评价, 用户反馈, 机器学习, 数据预处理
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，并标注了情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了评论发表的时间，从具体起始时间到结束时间未知。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，涵盖全球范围内的商品评论。
数据维度：包括评论的唯一标识符（Id）、商品ID（ProductId）、用户ID（UserId）、用户昵称（ProfileName）、评论的有用性指标（HelpfulnessNumerator, HelpfulnessDenominator）、评分（Score）、评论时间（Time）、评论摘要（Summary）、评论文本（Text）、情感极性（Sentiment，0代表负面，1代表正面）以及预处理后的评论文本（preprocessed_txt）。
数据格式：CSV格式，文件名为Reviews_processed.csv，方便进行文本分析和情感分类任务。
来源信息：数据来源于亚马逊商品评论，并经过了预处理，包括文本清洗、分词等操作。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、用户行为分析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、自然语言处理等领域的学术研究，例如情感分类模型的构建与优化，以及用户评论与商品属性之间的关系分析。
行业应用：可以为电商平台、市场调研公司提供数据支持，尤其是在商品评价分析、用户满意度调查、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持企业进行产品改进、市场营销策略制定，以及用户体验优化。
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深入理解情感分析和文本挖掘技术。
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联，以及预测用户情感和商品受欢迎程度，从而帮助用户优化产品策略和提升用户体验。
