应用商店用户评价情感分析数据集AppStoreUserReviewSentimentAnalysis-salmaalsayed
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评价, 情感分析, 自然语言处理, 移动应用, 文本挖掘, 评论分析, 情感分类, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自应用商店的用户评价数据，记录了用户对特定移动应用程序的评论内容、评分以及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2020年10月。
地理范围：数据来源于全球应用商店，未限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包括“reviewId”（评论唯一标识）、“userName”（用户名）、“userImage”（用户头像链接）、“content”（评论内容）、“score”（评分，通常为1-5分）、“thumbsUpCount”（点赞数）、“reviewCreatedVersion”（评论发布时应用的版本）、“at”（评论发布时间）、“replyContent”（开发者回复内容）、“repliedAt”（开发者回复时间）、“sortOrder”（排序方式）和“appId”（应用ID）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为reviews (1).csv，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于应用商店用户公开评论，已进行结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、产品改进建议提取等研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析等领域的学术研究，如用户评论情感极性分析、主题建模、用户行为分析等。
行业应用：为移动应用开发者提供数据支持，用于用户反馈分析、产品改进、市场营销策略优化等。
决策支持：支持产品经理和市场人员进行决策，例如了解用户满意度、识别产品痛点、评估营销活动效果等。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于分析用户对移动应用的评价，挖掘用户情感，并为产品改进和市场策略提供数据支持，从而提升用户体验和产品竞争力。
