餐饮行业用户评价情感分析数据集RestaurantUserReviewSentimentAnalysis-sammyngugi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评价, 情感分析, 餐饮行业, 文本挖掘, 自然语言处理, 机器学习, 评价极性, 商家信息
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的用户评价数据，记录了用户对餐厅的评论文本、评价时间、以及其他相关信息，可用于情感分析和商业智能等应用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2017年到2018年。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但根据评论内容推测主要集中在城市餐饮场所。
数据维度：数据集包括三个主要文件：
review_test.csv：包含用户评价的唯一标识符（review_id）、评价时间（date）、评价文本（text）、评价中的“有用”（useful）、“有趣”（funny）、“酷”（cool）程度，以及餐厅的ID（business_id）和用户的ID（user_id）。
business.csv：包含餐厅的ID（business_id）、餐厅名称（name）、营业时间（hours）、星级评分（stars）、菜品类别（categories）、餐厅属性（attributes）、所在城市（city）、评价数量（review_count）以及经纬度信息。
review_train.csv：包含用户评价的唯一标识符（review_id）、评价的极性（polarity，未提供具体含义）、评价时间（date）、评价文本（text）、评价中的“有用”（useful）、“有趣”（funny）、“酷”（cool）程度，以及餐厅的ID（business_id）和用户的ID（user_id）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
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、文本挖掘等领域的学术研究，例如评价极性分析、用户行为分析、以及基于评论的推荐系统研究。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在市场调研、竞争分析、用户体验优化等方面。
决策支持：支持餐饮企业进行决策制定，例如根据用户评价改进服务质量、优化菜单、调整营销策略等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，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价与餐厅特征之间的关系，以及构建情感分析模型，从而帮助用户实现更精准的商业决策和更有效的市场策略。
