女性服饰电商评论情感分析数据集Women-sClothingE-CommerceReviewsSentimentAnalysis-asmaoueslati
数据来源：互联网公开数据
标签：电商评论, 情感分析, 服饰, 用户行为, 自然语言处理, 文本挖掘, 推荐系统, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自女性服饰电商平台的评论数据，记录了用户对服饰商品的评价、评分以及推荐情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可以视为一个静态的、历史评论数据集。
地理范围：数据来源未明确，但反映了电商平台的用户评价，具有一定的普适性。
数据维度：
Clothing ID：服饰商品的唯一标识符；
Age：用户年龄；
Title：评论标题（可能为空）；
Review Text：用户评论文本；
Rating：用户评分（1-5分）；
Recommended IND：用户是否推荐该商品（0或1）；
Positive Feedback Count：正面反馈计数；
Division Name：商品所属的部门（如Initmates, General, General Petite）；
Department Name：商品所属的类别（如Intimate, Tops, Dresses）；
Class Name：商品所属的细分类别（如Intimates, Blouses, Dresses）。
数据格式：CSV格式，文件名为Womens-Clothing-E-Commerce-Reviews.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电商评论数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、商品推荐等领域的研究。
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、用户画像等学术研究，如评论情感极性分析、用户购买偏好分析、商品特征提取等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在用户评论分析、商品推荐、市场营销等方面。
决策支持：支持电商平台优化产品设计、改进用户体验、提升销售业绩。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户评论分析。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品特征、用户行为之间的关系，帮助用户实现情感分析、用户画像构建、个性化推荐等目标。
