顾客评价情感分析数据集CustomerReviewSentimentAnalysis-diaeddinebakhi
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 顾客评价, 文本分类, 评论数据, 情感倾向, 机器学习, 自然语言处理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自用户评论平台的顾客评价数据，记录了顾客对产品或服务的评价文本以及对应的情感极性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据包含日期信息，但具体时间范围未明确标明，可用于研究顾客评价随时间变化的情况。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但评论内容可能涉及全球范围内的产品或服务。
数据维度：数据集包括多个字段，如：id（唯一标识符），Date（评论日期），review ID（评论ID），reviewer ID（评论者ID），product ID（产品ID），rating_Helpful, rating_Thanks, rating_LoveThis, rating_OhNo（不同维度评分），reviews（评论文本），Label（情感标签，Y代表正面评价，N代表负面评价，未标注则为中性评价）。
数据格式：CSV格式，包含training_data.csv（训练集）和testing_data.csv（测试集）两个文件，便于进行数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于用户评论平台，已进行初步处理，包括数据清洗和格式化。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、以及用户行为分析等研究。
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、自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，如情感极性识别、情感分析模型的构建与评估、用户行为分析等。
行业应用：可以为电商平台、服务行业、社交媒体等提供数据支持，尤其在产品评价分析、用户满意度调查、品牌声誉监测等方面具备实际应用价值。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品优化、服务改进等决策，帮助企业更好地了解用户需求和市场反馈。
教育和培训：作为情感分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术和方法。
此数据集特别适合用于探索顾客评价与情感极性的关系，预测用户情感倾向，以及分析影响顾客评价的关键因素，帮助用户实现提升产品质量、优化用户体验等目标。
