亚马逊产品用户评论情感分析数据集AmazonProductUserReviewSentimentAnalysis-vagiwaran

数据来源：互联网公开数据

标签：用户评论, 情感分析, 文本挖掘, 评分预测, 亚马逊, 产品评价, 自然语言处理, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自亚马逊平台的用户评论数据，记录了用户对产品的评价内容及其对应的评分。主要特征如下：时间跨度：数据集中评论的时间跨度，可以从“reviewTime”字段中推断，具体时间范围需要进一步分析。地理范围：数据来源于亚马逊平台，覆盖范围为全球用户。数据维度：包括“reviewerName”（评论者姓名）、“overall”（总评分）、“reviewText”（评论文本）、“reviewTime”（评论时间）、“day_diff”（评论时间差）、“helpful_yes”（有用评论数）、“helpful_no”（无用评论数）、“total_vote”（总投票数）、“score_pos_neg_diff”（正负面情感差异得分）、“score_average_rating”（平均评分）和“wilson_lower_bound”（威尔逊置信下界）等。数据格式：CSV格式，文件名为Copy of amazon.csv，方便进行数据分析和处理。来源信息：数据来源于亚马逊平台的用户评论，已进行初步整理。该数据集适合用于情感分析、用户评论分析、评分预测等研究，也可用于构建推荐系统。

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：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，例如评论情感极性分析、用户行为分析等。行业应用：可以为电商平台、产品制造商等提供数据支持，例如产品改进、市场调研、用户体验优化等。决策支持：支持企业进行市场分析、竞争分析和产品策略制定。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘。此数据集特别适合用于探索用户评论与产品评分之间的关系，以及分析用户评论中蕴含的情感倾向，帮助用户实现产品改进、市场预测等目标。