亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewsSentimentAnalysisDataset-madhusankisa
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, 机器学习, 消费者行为, 市场调研, 数据分析, 自然语言处理
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及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从评论日期字段推测，数据涵盖了特定时间段内的商品评论。
地理范围：数据来源于亚马逊美国站点（US），主要反映美国市场的消费者评价。
数据维度：数据集包含多个字段，如“marketplace”（市场）、“customer_id”（用户ID）、“review_id”（评论ID）、“product_id”（商品ID）、“product_title”（商品标题）、“product_category”（商品类别）、“star_rating”（星级评分）、“helpful_votes”（有用投票数）、“total_votes”（总投票数）、“vine”（是否 Vine 评论）、“verified_purchase”（是否为真实购买）、“review_headline”（评论标题）、“review_body”（评论正文）、“review_date”（评论日期）、“sentiment”（情感极性）。
数据格式：CSV格式，文件名为“Amazon-Product-Reviews.csv”，易于数据分析和处理。数据已包含情感标签，方便进行情感分析模型的训练和验证。
数据来源：数据来源于亚马逊商品评论，经过整理和标注，其中情感极性已预先标注。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、消费者行为研究以及机器学习模型的构建与评估。
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、自然语言处理、市场营销等领域的学术研究，如情感分析模型优化、用户行为分析、产品评价对销售影响研究等。
行业应用：可以为电商平台、市场调研公司等提供数据支持，特别是在产品推荐、用户体验优化、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、产品改进、竞争对手分析等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评价之间的关系，预测商品销量，评估用户对产品的满意度，并为企业提供改进产品和服务的依据。
