酒店评论情感分析数据集HotelReviewSentimentAnalysis-athavaloshan
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店评论, 情感分析, 自然语言处理, 文本挖掘, 客户体验, 酒店行业, 评分预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Booking.com的酒店评论数据，记录了酒店的详细信息、顾客的评论内容以及评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“review_date”字段推测为2017年。
地理范围：数据涵盖全球范围内的酒店，但数据集中酒店地址主要位于荷兰阿姆斯特丹。
数据维度：数据集包括“hotel_address”（酒店地址）、“review_date”（评论日期）、“hotel_name”（酒店名称）、“negative_review”（负面评论）、“positive_review”（正面评论）、“reviewer_score”（评论者评分）、“tags”（评论标签）、“days_since_review”（距离评论日天数）、“reviewer_nationality”（评论者国籍）、“total_number_of_reviews_reviewer_has_given”（评论者总评论数）、“lat”（纬度）、“lng”（经度）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hotels.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Booking.com的用户评论，原始数据已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、客户体验分析和酒店行业研究。
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、文本分类、自然语言处理等领域的学术研究，例如评论情感极性分析、评论内容主题提取、基于评论的评分预测等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，用于客户体验分析、服务质量评估、市场营销策略制定等。
决策支持：支持酒店管理人员了解顾客反馈，优化服务流程，改进客户满意度。
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深入理解情感分析和文本挖掘。
此数据集特别适合用于探索评论内容与评分之间的关系，以及不同维度特征对顾客评价的影响，从而帮助用户优化酒店服务、提升市场竞争力。
