女性电商服装评论数据集2021-nhiyen
数据来源：互联网公开数据
标签：电商,服装,评论,自然语言处理,特征工程,情感分析,NLP,多变量分析
数据概述：
本数据集包含23486条记录，每条记录代表一位顾客对某件女装的评论。数据集来源于真实的商业来源，并进行了匿名处理，任何提及零售商的信息均被替换为“retailer”。数据集包含10个特征变量，这些变量可以从多个角度分析评论文本，适用于自然语言处理、特征工程和多变量分析等场景。
数据特征包括：
Clothing ID（服装ID）：一个整数类别变量，表示被评论的具体服装。
Age（年龄）：一个正整数变量，表示评论者的年龄。
Title（标题）：一个字符串变量，表示评论的标题。
Review Text（评论文本）：一个字符串变量，表示评论的正文。
Rating（评分）：一个正序数整数变量，表示顾客对产品的评分，范围从1（最差）到5（最佳）。
Recommended IND（推荐标志）：一个二元变量，表示顾客是否推荐该产品，1表示推荐，0表示不推荐。
Positive Feedback Count（正面反馈数）：一个正整数变量，表示其他顾客认为该评论为正面的次数。
Division Name（产品大类）：一个类别名称，表示产品的高层次分类。
Department Name（产品部门）：一个类别名称，表示产品所属的部门。
Class Name（产品类别）：一个类别名称，表示产品的具体类别。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析和研究场景，如电商评论的情感分析、推荐系统评估、NLP模型训练等。研究者可以利用此数据集进行自然语言处理任务，如情感分类、意见挖掘等；企业可以利用此数据集改进产品推荐策略；学者可以利用此数据集进行特征工程研究，探索影响产品评价的因素。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解电商评论数据的处理和分析方法。相关研究结果发表在论文《使用双向循环神经网络进行电商评论的情感分类的统计分析》中。
