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。
