化妆产品客户评价数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：化妆品,客户评价,推荐系统,机器学习,情感分析,产品分析,用户反馈,消费趋势
数据概述：
本数据集由Luxxify Makeup提供，是一个全面的化妆品产品和客户评价数据集，旨在支持化妆品产品推荐系统的研究与开发。数据集分为两个主要部分：
1. 产品信息文件：包含详尽的化妆品产品信息，如产品名称、品牌、价格、类别等，为理解客户评价提供了背景支持。
2. 客户评价文件：涵盖用户对产品的详细反馈，包括评价内容、评分、有用性投票、地理位置等，为深入分析客户体验提供了丰富的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
- 机器学习模型开发：利用产品信息和客户评价数据训练个性化推荐系统，为用户提供基于个人偏好的化妆品推荐。
- 情感分析：通过分析评价中的情感倾向，了解客户对产品的满意度，帮助品牌识别改进方向。
- 趋势分析：通过对评价数据的时间序列分析，识别流行产品和成分，为品牌调整产品策略提供依据。
- 用户体验研究：研究用户反馈，了解不同产品类别和品牌在市场上的表现，为品牌和零售商提供决策支持。
- 市场研究：分析不同地区、不同消费群体的偏好，为市场策略制定提供数据支持。
- 教育与研究：适用于机器学习、数据挖掘和推荐系统相关课程的教学和研究，帮助学习者理解实际场景中的数据应用。
数据特征概览：
- 产品信息文件字段定义：
- product_link_id: 整型，产品链接唯一标识符。
- product_link: 文本，产品网页链接。
- category: 文本，产品类别（如化妆品、护肤品）。
- item_id: 整型，产品唯一标识符。
- product_name: 文本，产品名称。
- brand: 文本，产品品牌。
- price: 数值，产品价格（以货币单位表示）。
- num_shades: 整型，产品可选色号数量。
- rating: 数值，产品总体平均评分。
- num_reviews: 整型，产品总评价数。
- description: 文本，产品详细描述。
- pros: 文本，产品优点或益处列表。
- cons: 文本，产品缺点或负面反馈列表。
- best_uses: 文本，产品最佳使用场景或推荐用途。
- describe_yourself: 文本，用户人口统计或特征描述。
- review_star_1至review_star_5: 整型，各星级评分数量（1星至5星）。
- rating_star_1至rating_star_5: 整型，基于产品质量的各星级评分数量（1星至5星）。
- rating_count: 整型，基于产品质量的总评分数量。
- review_count: 整型，用户评价总数。
- average_rating: 数值，产品平均评分。
- recommended_ratio: 数值，推荐产品的用户比例。
- native_review_count: 整型，平台原生评价数量。
- native_sampling_review_count: 整型，基于样本的原生评价数量。
- native_community_content_review_count: 整型，社区贡献的评价数量。
- syndicated_review_count: 整型，来自外部来源的评价数量。
- faceoff_negative: 文本，主要负面反馈总结。
- faceoff_positive: 文本，主要正面反馈总结。
- 客户评价文件字段定义：
unique_review_id: 大整型，评价唯一标识符。 product_link_id: 整型，与产品链接对应的标识符。 review_id: 大整型，评价唯一标识符。 type: 文本，评价类型（如正面、负面、中性）。 id: 文本，评价的唯一标识码。 ugc_id: 文本，用户生成内容的标识符。 legacy_id: 文本，旧系统的遗留评价标识符。 internal_review_id: 大整型，内部系统评价标识符。 headline: 文本，评价标题或摘要。 nickname: 文本，评价者昵称或化名。 created_date: 带时区的时间戳，评价创建时间。 updated_date: 带时区的时间戳，评价最后更新时间。 rating: 整型，产品评分（1至5星）。 helpful_votes: 整型，认为评价有用的人数。 not_helpful_votes: 整型，认为评价无用的人数。 uri: 文本，评价链接。 comments: 文本，评价全文内容或评论。 locale: 文本，评价的语言区域。 location: 文本，评价者的地理位置。 bottom_line: 文本，评价总结或结论。 product_page_id: 文本，产品页面标识符。 upc: 文本，产品通用产品代码（UPC）。 gtin: 文本，全球贸易项目编号（GTIN）。 is_staff_reviewer: 布尔值，标识评价者是否为工作人员。 is_verified_buyer: 布尔值，标识评价者是否为验证购买者。 is_verified_reviewer: 布尔值，标识评价者是否被平台验证。 helpful_score: 整型，基于有用性投票和评价质量的计算得分。
数据价值：
该数据集提供了丰富的化妆品市场洞察，涵盖了产品特征、客户反馈和用户行为信息。适用于机器学习建模、情感分析、趋势研究和市场策略制定等场景，为化妆品行业的研究和业务决策提供有力支持。
获取方式：
该数据集可以从Kaggle等公开数据平台下载，具体访问链接请参考相关说明或文档。
