酒店评论情感分析与评分预测数据集HotelReviewSentimentAnalysisandScorePrediction-vikusya1808
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店评论, 情感分析, 评分预测, 文本挖掘, 自然语言处理, 机器学习, 酒店行业, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自酒店评论平台的用户评论数据，记录了酒店的各项评价指标以及用户评分，可用于情感分析和评分预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含"review_date"字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注酒店的地理位置，但包含了酒店地址信息。
数据维度：数据集包括多个字段，如酒店地址（hotel_address）、评论日期（review_date）、平均评分（average_score）、酒店名称（hotel_name）、评论者国籍（reviewer_nationality）、负面评论（negative_review）、负面评论词数（review_total_negative_word_counts）、总评论数（total_number_of_reviews）、正面评论（positive_review）、正面评论词数（review_total_positive_word_counts）、评论者总评论数（total_number_of_reviews_reviewer_has_given）、用户评分（reviewer_score）、标签（tags）、评论天数（days_since_review）、经纬度（lat, lng）等。
数据格式：数据集提供CSV格式文件，包括hotels_train.csv、hotels_test.csv和submission.csv。其中，hotels_train.csv包含训练数据，hotels_test.csv包含测试数据，submission.csv包含提交结果的格式。
来源信息：数据来源于酒店评论平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于情感分析、评分预测、文本挖掘和机器学习等任务。
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、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如评论情感极性分析、用户评分预测、关键词提取等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，特别是在客户满意度分析、声誉管理、服务质量改进、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持酒店管理人员进行决策制定，优化服务流程，提升用户体验。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和评分预测。
此数据集特别适合用于探索用户评论与酒店评分之间的关系，以及构建预测模型，帮助用户实现提升酒店服务质量、优化酒店管理决策等目标。
