标题：电子商务用户行为与产品评价数据集
数据内容：
该数据集包含用户在电子商务平台上的行为数据及产品评价信息。具体数据元素包括：
1. 用户ID（UserId）：标识用户的唯一标识符。
2. 产品ID（ProductId）：标识产品的唯一标识符。
3. 用户档案名称（ProfileName）：用户在平台上的显示名称。
4. 帮助fulness分子（HelpfulnessNumerator）：评价被其他用户认为有帮助的次数。
5. 帮助fulness分母（HelpfulnessDenominator）：评价被其他用户查看的总次数。
6. 评分（Score）：用户对产品的评分，范围为1-5分。
7. 时间（Time）：评价的创建时间。
8. 摘要（Summary）：评价的简短总结。
9. 文本（Text）：评价的详细内容。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的研究与应用，包括但不限于：
1. 零售业：分析用户对产品的评价反馈，优化产品推荐策略。
2. 电子商务：研究用户行为模式，提升用户体验和平台转化率。
3. 社交媒体：分析用户评价中的情感倾向，挖掘潜在的市场趋势。
4. 数据分析：利用时间序列分析，预测产品销量或用户活跃度。
5. 市场营销：通过用户评价数据，构建用户画像，制定精准营销策略。
标签：电子商务, 用户行为分析, 产品评价, 评分系统, 时间序列分析, 情感分析, 用户画像, 推荐系统, 数据挖掘, 市场趋势
行业分类：电子商务, 零售业, 社交媒体, 数据分析, 市场营销
统计分析：
1. 数据集中包含568,454个不同的用户ID，表明数据覆盖了广泛的用户群体。
2. 产品ID有74,258个不同的值，说明数据涉及的产品种类丰富。
3. 用户档案名称（ProfileName）有218,418个不同值，进一步验证了用户群体的多样性。
4. 帮助fulness分子（HelpfulnessNumerator）和分母（HelpfulnessDenominator）分别有231和234个不同值，表明评价的交互性较高。
5. 评分（Score）仅有5个不同值，说明评分系统采用的是标准的1-5分制。
6. 时间字段（Time）有3,168个不同值，表明数据的时间跨度较长，适合进行时间序列分析。
7. 摘要（Summary）和文本（Text）字段分别有295,744和393,579个不同值，显示了评价内容的丰富性和多样性。
