用户评论数据分析数据集UserReviewsDataAnalysis-simonlintony
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 评论星级, 文本分析, 社交媒体, 用户画像, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自用户评论的数据，记录了用户对产品的评价及相关用户行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含评论日期（day delta）等时间相关字段，可用于分析用户评论随时间变化的趋势。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可推测数据来源于全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括多项用户评论相关的指标，如：星级评分 (star)、价格 (price)、评论数量 (reviews count)、用户是否为精英用户 (elite)、用户好友数量 (author friends)、用户评论数量 (author reviews)、用户照片数量 (author photos)、用户加入日期 (day delta)、用户投票数（funny, cool）、用户星级评分分布(5-1星)、评论日期 (day delta)、评论星级 (review rating)、评论图片数量 (review photos)、评论有用性 (review useful original, review useful) 和评论文本 (review text) 等，以及相关图片 ID (img_id)。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个CSV文件，如 dataset_not_found_img.csv, dataset_with_img.csv, july_data.csv, predict.CSV, prepare_.CSV, test.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的用户评论平台或网站，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、评论星级预测、用户画像构建以及相关领域的数据建模和机器学习应用。
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、文本挖掘、用户行为分析等领域的学术研究，例如评论情感极性分析、用户评分行为研究、评论内容与评分关联性分析等。
行业应用：为电商平台、社交媒体、产品开发等行业提供数据支持，尤其在用户体验优化、产品改进、市场营销策略制定等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行市场调研、用户反馈分析、竞争对手分析，从而更好地制定商业决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户评论数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户评论与产品评价、用户行为之间的关系，帮助用户实现产品优化、用户体验提升等目标。
