亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysis-muratkiran
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, 消费者行为, 亚马逊, 评价星级, 机器学习, 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，记录了用户对不同商品的评价信息，适用于情感分析、消费者行为研究等领域。主要特征如下：
时间跨度：数据包含评论发布时间，时间跨度从2012年12月到2014年7月。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，用户评论可能来自全球范围。
数据维度：数据集包括以下字段：reviewerID（用户ID），asin（商品ID），reviewerName（用户昵称），helpful（评论的有用性，以列表形式存储，如[0, 0]表示无用），reviewText（评论文本），overall（评价星级，1-5星），summary（评论摘要），unixReviewTime（unix时间戳），reviewTime（评论发布时间），day_diff（评论发布时间与数据集起始时间的差值），helpful_yes（评论被认为有用的数量），total_vote（总投票数）。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_review.csv，方便数据分析和处理。
数据来源于亚马逊公开数据，已进行初步的数据清洗，可直接用于分析。该数据集适合用于情感分析、文本分类、用户行为分析等研究。
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：适用于情感分析、文本挖掘、消费者行为分析等学术研究，如情感极性分析、用户评论特征分析、商品推荐算法优化等。
行业应用：可以为电商平台、市场研究机构等提供数据支持，特别是在用户口碑分析、产品改进、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行产品质量评估、用户满意度调查，辅助决策者了解市场反馈，优化产品和服务。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践情感分析、文本分类等技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评价星级之间的关系，以及用户评论文本的情感极性分析，帮助用户实现市场调研、用户行为分析等目标。
