时尚诺瓦FashionNova用户评论数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：时尚诺瓦,用户评论,情感分析,电商,零售,客户满意度,市场调研,文本分析
数据概述：
本数据集包含了来自知名在线服装零售商时尚诺瓦（Fashion Nova）的客户评论，旨在为研究用户反馈、分析客户满意度、理解用户情感提供数据支持。数据来源于Trustpilot网站的抓取，抓取过程使用了Python的requests和BeautifulSoup库，通过构造URL并解析HTML内容，提取了包括评论者信息、评价、评论内容、发布时间等关键信息。
数据用途概述：
该数据集可用于多种数据分析场景，包括但不限于：
情感分析：通过分析评论文本和标题，了解用户对时尚诺瓦品牌的整体情感倾向。
客户满意度跟踪：通过分析评分数据，监测客户满意度水平，并识别随时间推移的变化趋势。
市场细分：根据评论者的国家/地区信息，识别不同地区的市场偏好和消费趋势，为有针对性的营销策略提供依据。
客户互动分析：通过分析评论数量，识别高频评论者，从而了解潜在的忠诚客户或品牌拥护者，并制定相应的客户互动策略。
时间序列分析：利用评论发布日期和体验日期，分析客户反馈随时间的变化，从而评估特定事件或促销活动的影响。
产品改进：通过分析评论中常见的正面评价和负面反馈，为产品开发团队提供改进建议。
客户服务分析：分析客户服务质量，找出需要改进的领域。
市场营销洞察：根据客户偏好和满意度，调整市场营销活动。
竞争对手分析：将评论数据与竞争对手进行比较，识别优势与劣势。
字段定义：
评论者姓名：评论者的姓名或昵称，用于区分不同的评论者。
个人主页链接：评论者的个人主页链接，可用于获取更多评论者信息（如果公开）。
国家/地区：评论者所在的国家/地区，用于分析地域分布和区域偏好。
评论数量：评论者提交的评论总数，反映评论者的活跃程度。
评论日期：评论发布的时间戳，用于时间序列分析和跟踪情感变化。
评分：评论者给出的评分（例如，"5星好评"），量化客户满意度。
评论标题：对评论内容的简短概括，帮助快速了解评论主题。
评论正文：评论者的完整评论内容，提供详细的用户反馈和观点。
体验日期：顾客体验服务或产品的日期，用于关联评论日期和实际体验时间。
