图书信息与评价分析数据集BookInformationandReviewAnalysis-quangcute

图书信息与评价分析数据集BookInformationandReviewAnalysis-quangcute

数据来源:互联网公开数据

标签:图书信息, 图书评价, 文本分析, 情感分析, 推荐系统, 图书推荐, 市场分析, 机器学习

数据概述: 该数据集包含来自图书信息网站的数据,记录了图书的详细信息和用户评价,可用于多种分析和建模任务。主要特征如下: 时间跨度:数据集未明确标注时间范围,可视为静态数据,反映了图书信息在特定时间点的状态。 地理范围:数据未明确标注图书出版或销售的地理范围,但包含图书的语言信息,可用于分析不同语言图书的特点。 数据维度:数据集包含多个字段,如图书标题(title)、作者(author)、描述(description)、评论数量(review_counts)、评分(rating)、页数(pages)、出版年份(publish_year)、类型(genres)、语言(language)、是否畅销书(is_best_seller)、编辑推荐(is_editors_pick)以及Goodreads Choice(is_goodreads_choice)。 数据格式:CSV格式,文件名为cleaned_book_data.csv,方便进行数据处理和分析。数据已进行清洗和结构化处理,便于直接使用。 该数据集适合用于图书推荐、情感分析、市场趋势分析等多种研究。

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:适用于图书市场分析、用户阅读偏好研究、图书推荐算法研究等。可用于分析不同类型图书的特点,评估图书的受欢迎程度,以及研究图书评价与图书特征之间的关系。 行业应用:为图书出版商、在线书店和图书推荐平台提供数据支持,可用于优化图书推荐系统、进行市场调研和制定营销策略。 决策支持:支持图书出版商和在线书店的决策制定,帮助他们了解市场趋势,优化图书选择和定价策略。 教育和培训:作为数据分析、自然语言处理和机器学习课程的辅助材料,帮助学生和研究人员理解文本数据分析和推荐系统构建。 此数据集特别适合用于探索图书特征与用户评价之间的关系,构建个性化推荐系统,并进行市场趋势分析,从而提升用户体验和商业价值。

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数据与资源

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版本 1.0
最后更新 五月 29, 2025, 19:02 (UTC)
创建于 五月 29, 2025, 19:02 (UTC)
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