亚马逊商品用户评论情感分析数据集AmazonProductUserReviewSentimentAnalysis-melihgunaydin
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 商品评价, 文本挖掘, 机器学习, 自然语言处理, 亚马逊, 评论时间
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品用户评论数据，记录了用户对特定商品的评价信息，可用于情感分析、用户行为分析等研究。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，覆盖全球范围的用户。
数据维度：包括“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]表示无帮助）、“reviewText”（评论文本）、“overall”（用户评分，通常为1-5星）、“summary”（评论摘要）、“unixReviewTime”（Unix时间戳形式的评论时间）、“reviewTime”（可读的评论时间）、“day_diff”（评论时间差）、“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，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊平台用户公开的商品评论，已进行清洗和结构化处理。
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，以及构建推荐系统、评估商品质量等应用。
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：适用于自然语言处理、情感分析、用户行为分析等领域的学术研究，如情感极性分析、评论主题挖掘、用户偏好分析等。
行业应用：可以为电商平台、市场调研公司提供数据支持，特别是在商品评价分析、用户满意度调查、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持企业进行产品优化、市场策略制定，例如通过分析用户评论改进产品设计、提升用户体验。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，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，分析用户的情感倾向，并预测商品销售趋势，帮助用户实现优化产品、提升用户满意度的目标。
