亚马逊商品用户评论情感分析数据集AmazonProductUserReviewsSentimentAnalysis-halimedogan
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, 商品评价, 亚马逊, 机器学习, 自然语言处理, 评论情感
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，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2012年到2014年。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，覆盖全球范围内的用户和商品。
数据维度：包括用户ID（reviewerID）、商品ASIN码（asin）、用户昵称（reviewerName）、评论帮助度（helpful）、评论文本（reviewText）、总体评分（overall）、评论摘要（summary）、评论时间（unixReviewTime, reviewTime）、时间差（day_diff）、正面评价数（helpful_yes）、总投票数（total_vote）等。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_reviews.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊公开的用户评论信息，经过清洗和整理，去除了部分冗余信息。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、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、文本挖掘、推荐系统等领域的学术研究，例如情感极性分析、用户评论主题分析、商品评价与销量关系研究等。
行业应用：可以为电商平台、市场调研公司提供数据支持，尤其适用于商品评价分析、用户满意度评估、竞争对手分析等。
决策支持：支持企业优化产品设计、改进用户服务、提升市场营销效果。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户评论分析。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评价之间的关系，以及分析用户情感随时间变化的趋势，帮助用户实现提升用户体验、优化产品推荐等目标。
