Yelp平台用户评论情感分析数据集YelpUserReviewsSentimentAnalysisDataset-hamedetezadi
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, 自然语言处理, 星级评分, 商业评论, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Yelp平台的真实用户评论数据，记录了用户对商家（企业）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未明确，但包含了日期信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源于Yelp平台，涵盖了平台所覆盖的地理区域，具体区域未在数据集中明确。
数据维度：数据集包括多个维度，如：business_id（商家ID）、date（评论日期）、review_id（评论ID）、stars（星级评分，1-5星）、text（评论文本）、type（评论类型，通常为'review'）、user_id（用户ID）、cool（评价“酷”的数量）、useful（评价“有用”的数量）、funny（评价“有趣”的数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为yelpcsv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Yelp平台的用户评论，已进行结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、用户行为分析、推荐系统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、自然语言处理等领域的学术研究，例如情感极性分析、评论内容主题分析、用户行为模式研究等。
行业应用：可为在线评论平台、商家评价系统、市场调研机构提供数据支持，尤其在用户满意度评估、产品改进建议、品牌声誉管理等方面具有实际价值。
决策支持：支持企业进行市场分析、产品优化、客户关系管理等决策，帮助企业了解用户反馈，提升服务质量。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员熟悉真实用户评论数据，提升数据分析和建模能力。
此数据集特别适合用于探索用户评论与星级评分之间的关系，以及评论文本的情感极性分析，从而帮助用户实现对用户反馈的深入理解，优化产品和服务。
