女性服饰电商评论情感分析数据集WomensClothingE-CommerceReviewsSentimentAnalysis-yasserhessein
数据来源：互联网公开数据
标签：电商评论, 服饰, 情感分析, 文本挖掘, 推荐系统, 用户行为, 评分, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自在线女性服饰电商平台的顾客评论数据，记录了顾客对商品的评价和反馈。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：数据来源未明确，但可推测为面向全球市场的电商平台。
数据维度：数据集包括多项指标，如“Clothing ID”（商品编号）、“Age”（顾客年龄）、“Title”（评论标题）、“Review Text”（评论正文）、“Rating”（评分）、“Recommended IND”（是否推荐）、“Positive Feedback Count”（正面反馈数量）、“Division Name”（商品所属部门）、“Department Name”（商品所属类别）、“Class Name”（商品所属细分品类）。
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：数据来源于在线电商平台顾客的公开评论，数据已进行清洗和整理。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、推荐系统构建等领域的研究。
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、用户行为分析等领域的学术研究，例如基于评论的情感极性分析、用户偏好挖掘、商品推荐算法优化等。
行业应用：可以为电商平台、服装品牌提供数据支持，尤其是在产品改进、市场调研、用户体验优化、个性化推荐等方面。
决策支持：支持企业进行市场趋势分析、产品定位、用户画像构建，从而优化营销策略和提升销售业绩。
教育和培训：作为数据科学、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电商评论数据分析。
此数据集特别适合用于探索顾客评论与商品评价之间的关系，以及构建基于评论数据的推荐系统，帮助用户实现提升产品质量、改善用户体验、优化营销策略等目标。
