标题：互联网公开数据产品与用户评论分析数据集
数据内容：
该数据集包含互联网公开数据，涵盖了产品的详细信息、用户评论以及相关元数据。具体包括以下数据元素：
1. 产品标识符（product_id）：唯一标识产品的编号。
2. 产品名称（product_name）：产品的名称或标题。
3. 类别（category）：产品的分类信息。
4. 折扣价（discounted_price）：产品当前的折扣价格。
5. 实际价格（actual_price）：产品的原价或实际价格。
6. 折扣百分比（discount_percentage）：产品当前的折扣比例。
7. 评分（rating）：用户对产品的评分，通常为1-5星。
8. 评分数量（rating_count）：获得该评分的用户数量。
9. 产品描述（about_product）：对产品的详细描述信息。
10. 用户标识符（user_id）：唯一标识用户的编号。
11. 用户名称（user_name）：用户的显示名称。
12. 评论标识符（review_id）：唯一标识评论的编号。
13. 评论标题（review_title）：评论的简要标题。
14. 评论内容（review_content）：用户的详细评论内容。
15. 图片链接（img_link）：产品图片的网络链接。
16. 产品链接（product_link）：产品的详细页面链接。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可以应用于多个行业和问题，包括但不限于：
1. 电子商务：分析产品价格、折扣策略、用户评分和评论，优化产品推荐和定价策略。
2. 市场分析：研究用户行为、产品偏好和市场趋势，支持市场决策和策略制定。
3. 消费者行为研究：分析用户评论和评分，了解消费者偏好、满意度和潜在需求。
4. 数据科学与机器学习：利用评分、评论和产品信息进行情感分析、推荐系统开发或用户画像构建。
统计信息分析：
- 产品标识符（product_id）和产品名称（product_name）分别有1351种和1337种不同值，表明数据集覆盖了大量不同的产品。
- 类别（category）有211种不同值，说明产品分类较为细致。
- 折扣价（discounted_price）和实际价格（actual_price）分别有550种和449种不同值，表明价格范围较广。
- 折扣百分比（discount_percentage）有92种不同值，说明折扣策略较为多样化。
- 用户标识符（user_id）、用户名称（user_name）、评论标识符（review_id）和评论标题（review_title）均以1194种不同值出现，表明数据集涵盖了大量用户的评论记录。
- 评论内容（review_content）有1212种不同值，说明用户评论内容丰富多样。
行业分类：
电子商务、市场分析、消费者行为研究、数据科学与机器学习
标签：产品信息, 用户评论, 电子商务, 市场分析, 消费者行为, 数据科学, 折扣策略, 用户评分, 产品分类, 评论分析，
