亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewsSentimentAnalysis-mosesmoncy
数据来源：互联网公开数据
标签：商品评论, 情感分析, 文本挖掘, 用户评价, 评分预测, 情绪识别, 机器学习, 亚马逊
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品评论数据，记录了用户对商品的评价信息，包括评论内容、评分、评论时间等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2012年到2014年。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，覆盖全球范围内的商品评价。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（匿名序号），“reviewerName”（评论者昵称），“overall”（评分），“reviewText”（评论文本），“reviewTime”（评论时间），“day_diff”（评论时间差），“helpful_yes”（认为评论有帮助的计数），“helpful_no”（认为评论无帮助的计数），“total_vote”（总投票数），“score_pos_neg_diff”（正负面评价差值），“score_average_rating”（平均评分），“wilson_lower_bound”（威尔逊置信区间下界）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_reviews.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊商品评论，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、评分预测等研究，以及机器学习模型构建和评估。
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，如评论情感极性分析、用户评价模式分析等。
行业应用：可以为电商平台、市场调研机构等提供数据支持，特别是在商品推荐、用户体验优化、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持企业在产品改进、营销策略制定和品牌声誉管理方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评分之间的关系，分析评论文本的情感倾向，预测商品的受欢迎程度，以及优化推荐系统。
