客户服务通话情感分析数据集CustomerServiceCallSentimentAnalysis-rohannkumar141414
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 客户服务, 通话记录, 情绪识别, 文本分析, 数据挖掘, 客户体验, 机器学习
数据概述：
该数据集包含客户服务通话相关数据，记录了通话过程中的情感分析结果、通话记录、客户信息及通话原因等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地域范围，可用于全球客户服务场景分析。
数据维度：
sentiment_statisticscc1e57a.csv：包含call_id, agent_id, agent_tone, customer_tone, average_sentiment, silence_percent_average等字段，记录通话情感分析结果。
testbc7185d.csv：包含call_id，用于测试数据集。
customers2afd6ea.csv：包含customer_id, customer_name, elite_level_code等字段，记录客户信息。
reason18315ff.csv：包含call_id, primary_call_reason等字段，记录通话原因。
callsf0d4f5a.csv：包含call_id, customer_id, agent_id, call_start_datetime, agent_assigned_datetime, call_end_datetime, call_transcript等字段，记录通话详细信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据已进行初步处理，可直接用于分析。
该数据集适合用于客户服务领域的情感分析、客户体验优化等研究。
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、文本挖掘、客户服务质量评估等学术研究，如客户情绪与通话时长关系分析等。
行业应用：为客户服务行业提供数据支持，特别是在客户体验优化、客服效率提升、员工培训等方面。
决策支持：支持企业在客户服务策略制定、服务流程优化、风险预警等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户服务数据分析。
此数据集特别适合用于探索客户服务通话中的情感变化规律，评估客户满意度，并为提升服务质量提供数据支持。
