亚马逊商品用户评论情感分析数据集AmazonProductReviewsSentimentAnalysis-carlgeorgelembach
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 用户评论, 商品评价, 文本挖掘, 机器学习, 文本分类, 推荐系统, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品用户评论数据，记录了用户对不同商品的评价信息，包括评分、评论摘要和详细评论文本。主要特征如下：
时间跨度：数据集中评论时间为2008年至2012年。
地理范围：数据主要来源于亚马逊平台，覆盖全球用户对商品的评价。
数据维度：数据集包括“ProductId”（商品ID）、“HelpfulnessNumerator”（有用性计数，表示评论被认为有用的数量）、“HelpfulnessDenominator”（总投票数，表示评论的总投票数）、“Score”（评分，1-5分）、“Summary”（评论摘要）、“Text”（详细评论文本）、“Date”（评论日期）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data_preprocessed.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、商品推荐和文本挖掘等研究。
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、自然语言处理、机器学习等领域的学术研究，如情感分类、观点挖掘、评论质量评估等。
行业应用：为电商平台、商品推荐系统、市场调研公司提供数据支持，尤其在用户反馈分析、商品销量预测、个性化推荐等方面具备实用性。
决策支持：支持企业进行产品改进、市场策略制定，通过分析用户评论了解用户需求，优化产品设计和营销策略。
教育和培训：作为情感分析、文本挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解文本数据分析方法。
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、分析用户情感表达模式，并构建情感分类模型，帮助用户实现产品改进、提升用户体验等目标。
