亚马逊商品用户评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysisDataset-mervekirisci
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 文本挖掘, 亚马逊, 商品评价, 消费者行为, 数据标注, 机器学习
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，记录了用户对商品的评价、评论内容及其情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖时间范围，具体时间范围未明确，但包含了评论的unixReviewTime和reviewTime字段，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，评论可能来自全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含多个字段，包括reviewerID（评论者ID）、asin（商品ID）、reviewerName（评论者姓名）、helpful（评论的有用性，以[yes, no]形式给出）、reviewText（评论文本）、overall（用户评分，通常为1-5星）、summary（评论摘要）、unixReviewTime（Unix时间戳）、reviewTime（评论时间）、day_diff（评论时间差）、helpful_yes（支持该评论的人数）和total_vote（总投票数）。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_review.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊的用户评论，经过了脱敏处理，去除了部分敏感信息。该数据集适合用于情感分析、用户行为分析和商品推荐等研究。
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、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如情感极性分析、评论主题建模、用户情绪变化研究等。
行业应用：可以为电商平台、市场研究公司提供数据支持，特别是在产品改进、用户体验优化、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持产品经理、市场营销人员进行决策，例如评估产品受欢迎程度、分析用户反馈，制定营销策略等。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、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用户评论分析。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评分、用户行为之间的关系，从而帮助用户实现产品优化、市场策略制定等目标。
