Yelp用户评论情感分析数据集YelpUserReviewSentimentAnalysis-abigailchavez
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, 评分预测, 自然语言处理, 商业智能, 市场调研, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Yelp网站的用户评论数据，记录了用户对商家（如餐馆、商店等）的评价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从具体年份开始至2011年。
地理范围：数据覆盖范围广泛，主要集中于Yelp网站活跃的地区，未明确限定国家。
数据维度：数据集包括“business_id”（商家ID）、“date”（评论日期）、“review_id”（评论ID）、“stars”（用户评分，1-5星）、“text”（评论文本）、“type”（评论类型，固定为“review”）、“user_id”（用户ID）、“cool”（用户觉得评论“酷”的次数）、“useful”（用户觉得评论“有用”的次数）、“funny”（用户觉得评论“有趣”的次数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为yelp.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Yelp网站的用户公开评论，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、评分预测等相关研究，以及商业智能和市场调研的数据分析应用。
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、文本分类、用户行为分析等领域的学术研究，如评论情感极性分析、用户偏好挖掘、商家口碑评估等。
行业应用：可以为餐饮、零售等行业提供数据支持，尤其是在市场调研、客户关系管理、产品改进等方面。
决策支持：支持企业进行市场趋势分析、竞争对手分析、产品改进策略制定等。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商家评分、用户行为之间的关系，帮助用户实现情感分析模型构建、用户行为预测、商家评价优化等目标。
