服饰产品用户评论情感分析数据集ApparelProductUserReviewSentimentAnalysis-shubhamkoshal
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 服饰, 文本挖掘, 推荐系统, 消费者行为, 自然语言处理, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自服饰产品用户评论的数据，记录了用户对产品的评价、评分以及情感极性分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的用户评论数据集。
地理范围：数据来源未明确，但评论内容涉及服饰产品，推测为全球范围内的消费者。
数据维度：数据集包含多个维度，包括用户年龄（Age）、评论文本（Review Text）、评分（Rating）、是否推荐（Recommended IND）、正面反馈数量（Positive Feedback Count）、产品所属部门名称（Division Name）、产品所属类别名称（Department Name）、产品所属子类名称（Class Name）、情感极性（Polarity）、评论长度（review_len）以及分词数量（token_count）。
数据格式：CSV格式，文件名为Review_with_sentiment.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的服饰产品评论，已进行情感极性分析，为后续分析提供了便利。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、推荐系统构建等相关研究。
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：适用于情感分析、消费者行为分析、文本挖掘等领域的学术研究，例如，探究评论文本与评分之间的关系，分析不同年龄段用户的情感差异等。
行业应用：可以为电商平台、服饰品牌提供数据支持，用于改进产品设计、优化客户服务、提升用户推荐的准确性等。
决策支持：支持产品经理、市场营销人员进行市场趋势分析和产品改进决策，帮助企业更好地理解用户需求。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析和文本处理技能。
此数据集特别适合用于探索用户评论与产品评价之间的关系，预测用户推荐倾向，以及进行产品改进和市场策略优化。
