移动应用市场用户评论情感分析数据集MobileAppMarketUserReviewSentimentAnalysis-tanyashekhawat
数据来源：互联网公开数据
标签：移动应用, 用户评论, 情感分析, 自然语言处理, 文本挖掘, 情感极性, 主观性分析, Google Play
数据概述：
该数据集包含来自Google Play商店的应用信息及其对应的用户评论数据，旨在用于情感分析和用户行为研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据来源于Google Play商店，覆盖全球范围内的用户。
数据维度：
googleplaystore.csv: 包含应用名称（App）、类别（Category）、评分（Rating）、评论数量（Reviews）、大小（Size）、安装量（Installs）、类型（Type）、价格（Price）、内容分级（Content Rating）、类型（Genres）、最后更新时间（Last Updated）、当前版本（Current Ver）、安卓版本（Android Ver）等信息。
googleplaystore_user_reviews.csv: 包含应用名称（App）、翻译后的评论（Translated_Review）、情感（Sentiment）、情感极性（Sentiment_Polarity）、情感主观性（Sentiment_Subjectivity）等信息。
数据格式：CSV格式，提供两个独立的文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Google Play商店，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、用户行为分析、应用推荐等领域的研究。
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，如情感分类、情感极性预测、用户偏好分析等。
行业应用：可以为移动应用开发者、市场研究人员提供数据支持，尤其在用户反馈分析、应用市场趋势分析、竞品分析等方面具备实用性。
决策支持：支持应用商店的推荐系统优化、用户体验提升、市场营销策略制定。
教育和培训：适合作为自然语言处理、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与应用评分、安装量等指标之间的关系，帮助用户实现应用市场的数据驱动决策和用户体验优化。
