用户商品评价行为数据集UserProductRatingBehaviorData-swapnilchopra
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品评价, 评分数据, 推荐系统, 时间序列分析, 数据挖掘, 情感分析, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含用户对商品的评价数据，记录了用户对商品的评分以及评价发生的时间。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了评价发生的时间戳，具体时间范围未知，但可以用于进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，可视为全球范围内用户对商品的评价行为。
数据维度：包括user_id（用户ID）、product_id（商品ID）、rating（用户评分，以整数形式给出）和timestamp（评价发生的时间戳）四个主要字段。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建和情感分析等领域的研究。
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：适用于用户行为分析、推荐算法研究、时间序列分析等学术研究，如用户评分预测、商品受欢迎程度分析等。
行业应用：可以为电商平台、内容平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户行为预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持产品经理和市场分析师进行产品优化、用户画像构建和市场策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户对商品的评价规律，构建个性化推荐模型，优化用户体验和提升销售业绩。
