女装电商评论情感分析数据集WomensClothingE-CommerceReviewsSentimentAnalysis-waikit13
数据来源：互联网公开数据
标签：电商评论, 情感分析, 文本挖掘, 服装, 推荐系统, 用户画像, 自然语言处理, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自女装电商平台的消费者评论数据，记录了用户对服装产品的评价和反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为面向全球市场或特定国家/地区的电商平台。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：Reviews_ID（评论ID），Clothing_ID（服装ID），Age（年龄），Title（评论标题），Review_Text（评论文本），Rating（评分），Recommended IND（是否推荐），Positive Feedback Count（正面反馈计数），Division_Name（商品所属部门），Department_Name（商品所属类别），Class_Name（商品所属细分类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为Womens Clothing E-Commerce Reviews.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电商评论，已进行结构化处理。
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、消费者行为分析等领域的研究。例如，分析评论文本的情感倾向，挖掘用户偏好，研究不同年龄段用户的评价差异等。
行业应用：可以为电商平台、服装品牌提供数据支持，特别是在产品推荐、用户满意度评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持企业在产品设计、营销策略、客户服务等方面的决策制定。
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深入理解消费者行为和情感分析。
此数据集特别适合用于探索用户对服装产品的评价规律，构建情感分析模型，优化推荐算法，提升用户购物体验。
