ProductHunt2023与2024产品发布数据分析数据集-haxzie
数据来源：互联网公开数据
标签：ProductHunt,产品发布,数据分析,用户参与,市场趋势,产品营销,数据科学,行业研究
数据概述：
本数据集收录了2023年在ProductHunt平台上发布的所有产品的详细记录，包括产品名称、描述、用户投票数、评论数、发布时间、推荐时间及产品链接等核心指标。数据集还包含了与产品相关的主题标签，便于分析产品所属的行业和领域。数据适用于产品管理人员、市场分析师、研究人员和内容创作者等使用，旨在帮助他们理解产品发布趋势及用户参与情况。
数据集字段定义：
id：每个产品发布的唯一标识符。
name：产品名称。
tagline：产品的主要价值主张或特点的简短描述。
description：产品目的、功能和目标用户群体的详细描述。
votesCount：产品获得的总投票数，反映用户兴趣和受欢迎程度。
commentsCount：产品收到的评论数，反映用户互动和参与程度。
createdAt：产品首次发布或创建的日期和时间。
featuredAt：产品被推荐的日期和时间，若未被推荐则该字段为空。
url：产品发布页面的直接链接。
topics：与产品相关的主题或标签，以逗号分隔，表明产品所属的类别、行业或相关趋势（例如：“AI”、“HealthTech”、“SaaS”）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析和研究场景，包括市场趋势分析、产品流行度评估、时间序列分析、主题聚类分析以及参与度预测等。具体应用场景包括：
1. 趋势分析：通过主题标签和话题相关性，识别出流行的主题和行业，并观察哪些类别获得了最多的用户参与。
2. 产品流行度分析：使用投票数和评论数指标评估用户对每个产品的兴趣和参与度。
3. 时间序列分析：探索产品发布的时机，并分析推荐产品的参与度表现是否与普通产品存在显著差异。
4. 主题聚类：基于共同的主题将产品分组，识别出相似产品簇，并研究其市场反馈和用户接受度。
5. 参与度预测：利用参与度指标预测未来产品成功与否，或评估标语和描述的有效性。
适用人群：
1. 产品经理和市场营销人员：通过分析成功产品的表现了解用户兴趣，指导产品策略制定。
2. 数据科学家和分析师：为产品发布趋势建模，理解用户偏好。
3. 研究人员：研究不同类型产品在不同话题上的市场反响。
4. 内容创作者和博主：寻找灵感或识别产品开发和创新中的热门话题。
