Yelp用户评论情感分析数据集YelpUserReviewSentimentAnalysis-jiqimaoke
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 文本挖掘, 星级评分, 消费者行为, 自然语言处理, 机器学习, 评价分析
数据概述：
该数据集包含来自Yelp平台的公开用户评论数据，记录了用户对商家（如餐厅、商店等）的评价信息，以及对应的星级评分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2011年开始，具体截止时间未在数据集中明确标示。
地理范围：数据来源于Yelp平台，覆盖范围取决于Yelp平台的业务范围，可能包括美国及其他国家和地区。
数据维度：数据集包含多个字段，包括business_id (商家ID), date (评论日期), review_id (评论ID), stars (星级评分，1-5星), text (评论文本), type (评论类型，此处都为review), user_id (用户ID), cool (评论的“酷”评价数量), useful (评论的“有用”评价数量), funny (评论的“有趣”评价数量)。
数据格式：CSV格式，文件名为yelp.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Yelp用户公开评论，已进行结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、文本挖掘等领域的研究和应用。
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：适用于情感分析、文本分类、消费者行为分析等方面的学术研究，例如，研究用户评论与星级评分之间的关系，分析不同商家评价的差异，以及探索影响用户评价的关键因素。
行业应用：可以为餐饮、零售等行业提供数据支持，特别是在市场调研、客户反馈分析、产品改进和口碑营销方面。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、产品优化和用户体验提升。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践情感分析模型，理解用户评价的内在机制。
此数据集特别适合用于探索用户评论的情感倾向与星级评分之间的关系，以及挖掘影响用户评价的关键因素，帮助用户实现市场调研、产品优化和客户体验提升等目标。
