巴西电商用户评价情感分析数据集BrazilE-commerceUserReviewSentimentAnalysis-timnirmal
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户评价, 情感分析, 文本处理, 机器学习, 巴西, 评论分析, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自巴西电商平台的用户评价数据，记录了订单相关的用户评论、情感评分以及经过预处理的文本信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一个静态的用户评价数据集。
地理范围：数据主要来源于巴西电商平台，反映了巴西市场的用户消费反馈。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：order_id（订单ID）、review_comment_title（评论标题）、review_comment_message（评论内容）、review_score（用户评分，可能为0-5分）、processed_review_title_processed（预处理后的评论标题）、processed_review_message_processed（预处理后的评论内容）、processed_review_combined（评论标题与内容的结合）、processed_review_title_tokenized（评论标题的词语切分）、processed_review_message_tokenized（评论内容的词语切分）、processed_review_combined_tokenized（评论标题与内容结合的词语切分）。
数据格式：CSV格式，文件名为sentiment_data_cleaned.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于巴西电商平台的用户评价数据，并已进行预处理，包括文本清洗、分词等操作。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、用户行为分析等研究和应用。
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，例如用户情感倾向分析、评论内容主题识别等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，尤其是在用户体验优化、产品推荐、市场营销等方面。
决策支持：支持企业进行用户反馈分析，帮助改进产品和服务，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的实践案例，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探索巴西电商用户的评价习惯和情感表达，帮助用户构建情感分析模型，优化用户体验，提升业务决策的准确性。
