商品信息及用户评价分析数据集ProductInformationandUserReviewAnalysisDataset-kamalnaithani
数据来源：互联网公开数据
标签：商品信息, 用户评价, 零售数据, 文本分析, 情感分析, 数据挖掘, 亚马逊, 商品推荐
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊的商品信息及用户评价数据，记录了商品的基本属性、价格、用户评论等信息，可用于商品分析、用户行为分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含了商品添加和更新日期，以及用户评论的日期，时间跨度从2015年到2017年。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，商品及评价可能涉及全球范围。
数据维度：数据集包括“id”、“asins”、“brand”、“categories”、“colors”、“dateAdded”、“dateUpdated”、“dimension”、“ean”、“keys”、“manufacturer”、“manufacturerNumber”、“name”、“prices”、“reviews.date”、“reviews.doRecommend”、“reviews.numHelpful”、“reviews.rating”、“reviews.sourceURLs”、“reviews.text”、“reviews.title”、“reviews.userCity”、“reviews.userProvince”、“reviews.username”、“sizes”、“upc”、“weight”等多个字段，涵盖了商品描述、价格、评论文本、用户相关信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为7817_1.csv，方便进行数据分析和处理。
数据来源于亚马逊平台，数据已进行初步整理，包括商品信息、价格、用户评论等，为后续分析提供了基础。该数据集适合用于商品分析、情感分析、推荐系统等领域的研究。
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：适用于市场营销、消费者行为分析、自然语言处理等领域的学术研究，如情感分析、评论文本挖掘、商品推荐算法研究等。
行业应用：可以为电商平台、零售商提供数据支持，用于商品分析、用户画像构建、个性化推荐、市场趋势分析等。
决策支持：支持企业制定商品定价策略、优化产品描述、改善用户体验等。
教育和培训：可作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解电商数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品特性与用户评价之间的关系，分析用户情感，构建个性化推荐模型，以及进行市场趋势预测等。
