亚马逊食品评论情感分析数据集AmazonFoodReviewsSentimentAnalysis-vishnupriyagarige
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 评论数据, 自然语言处理, 文本分类, 商品评价, 机器学习, 消费者行为, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊网站的食品评论数据，记录了用户对各种食品的评价信息，可用于情感分析、产品分析和消费者行为研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2011年到2013年。
地理范围：数据主要来源于亚马逊平台，涵盖全球范围内的食品评论。
数据维度：包括“Id”（评论唯一标识）、“ProductId”（产品ID）、“UserId”（用户ID）、“ProfileName”（用户昵称）、“HelpfulnessNumerator”（评论有用度分子）、“HelpfulnessDenominator”（评论有用度分母）、“Score”（评分，1-5分）、“Time”（评论时间戳）、“Summary”（评论摘要）、“Text”（评论正文）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Reviews (1) (1).csv，便于数据分析和处理。数据已进行基本的结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、消费者行为分析和产品推荐等领域的研究。
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、文本挖掘等领域的研究，如情感极性分析、主题建模、评论摘要生成等。
行业应用：可以为电商平台、食品企业提供数据支持，特别是在产品改进、市场调研、用户画像分析等方面。
决策支持：支持企业进行产品定价、市场营销策略制定、用户满意度评估等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员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对食品的评价模式、情感分布规律，以及不同产品特征与用户评价之间的关系，帮助用户实现产品优化、市场预测等目标。
