亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysis-kaanukur
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, 消费者行为, 评级预测, 自然语言处理, 机器学习, 用户体验
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊电商平台的商品评论数据，记录了用户对不同商品的评价及相关信息，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为2012年至2014年。
地理范围：数据来源于全球亚马逊用户，覆盖了多种商品类别。
数据维度：包括“reviewerID”（评论者ID）、“asin”（商品ASIN码）、“reviewerName”（评论者姓名）、“helpful”（评论的有用性，以[有用票数, 总投票数]的形式给出）、“reviewText”（评论文本）、“overall”（整体评分，1-5分）、“summary”（评论摘要）、“unixReviewTime”（Unix时间戳）、“reviewTime”（评论时间）、“day_diff”（评论时间与数据集最早评论时间的天数差）、“helpful_yes”（有用票数）、“total_vote”（总投票数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_review.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、评论文本挖掘以及构建推荐系统等。
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、消费者行为分析等领域的学术研究，例如评论情感极性分析、用户评论特征提取、商品评价与销量关系研究等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，尤其在用户评论分析、商品推荐、用户体验优化等方面具有实用价值。例如，可以用于构建基于用户评论的商品推荐系统，或通过分析负面评论来改善商品质量和服务。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品改进和营销策略制定，帮助企业更好地了解用户需求和市场趋势。
教育和培训：可作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等课程的案例分析和实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本数据分析的应用。
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，挖掘用户对商品的真实情感，并用于提升商品推荐的准确性和用户满意度。
