亚马逊商品购买前后用户问题数据集2019-2020-pranav941
数据来源：互联网公开数据
标签：亚马逊,商品问答,购买行为,用户行为,时间间隔,数据挖掘,市场研究
数据概述：
本数据集包含了2019年至2020年间亚马逊平台上232,492条商品相关问题，每条记录包含问题文本、商品ID、商品标题、问题发布与商品购买之间的时间间隔（以小时为单位，向下取整）以及问题标签。其中，问题标签分为“Post”（购买后24小时及以上提出的问题）和“Pre”（购买前提出的问题）。数据集用于研究用户在购买商品前后的行为模式和问题类型。
数据用途概述：
该数据集适用于市场研究、用户行为分析、商品推荐系统开发等多种场景。研究人员可以利用此数据集分析用户在购买前后的行为差异，了解用户需求的变化；电商平台可以根据用户问题优化产品展示和推荐策略；学术机构可以此为基础进行用户购买决策模型的研究。此外，该数据集也适合用于自然语言处理领域的教学和研究，帮助学生理解用户生成内容的分析方法。
