药品评论与患者反馈分析数据集DrugReviewsandPatientFeedback-mdfaishalahmedrudroo
数据来源：互联网公开数据
标签：药品, 评论, 患者反馈, 情感分析, 药物疗效, 文本挖掘, 医疗健康, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自 Drugs.com 网站的药品评论数据，记录了患者对不同药物的评价和反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，未明确给出，但包含不同年份的评论，可用于分析药品随时间推移的用户评价变化。
地理范围：数据来源于全球范围内的患者评论，未限定具体地区。
数据维度：数据集包括“uniqueID”（用户唯一标识）、“drugName”（药品名称）、“condition”（疾病状况）、“review”（评论文本）、“rating”（评分，1-10分）、“date”（评论日期）和“usefulCount”（评论有用计数）等字段。
数据格式：CSV 格式，包含 drugsComTrain_raw.csv 和 drugsComTest_raw.csv 两个文件，分别用于训练和测试，便于模型构建和评估。
来源信息：数据来源于 Drugs.com 网站，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于药物疗效评估、患者情感分析、药品推荐和药物不良反应检测等研究。
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：适用于医疗健康、自然语言处理和情感分析等交叉领域的学术研究，如药品评论情感分析、药品疗效评估、疾病与药物关系研究等。
行业应用：为制药公司、医疗机构和健康咨询平台提供数据支持，特别是在药物研发、市场营销、患者服务等方面。
决策支持：支持药品监管机构的药物安全监测和不良反应预警，帮助改进药品使用指南。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和数据分析课程的案例，帮助学生和研究人员理解文本挖掘和情感分析在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索药品评论与患者评分之间的关系，分析不同药物在不同疾病上的疗效差异，并预测患者对药物的满意度，从而辅助药物研发和临床实践。
