优步用户反馈情感分析数据集-zeesolver
数据来源：互联网公开数据
标签：优步,用户反馈,情感分析,评论,NLP,服务质量,市场分析,机器学习
数据概述：
本数据集包含优步（Uber）用户的详细评论信息，共收集了超过12,000条评论。数据涵盖了评论者的用户名、用户头像、评论内容，评论内容被初步分类为“好”（8%）、“不错”（3%）和“其他”（89%）。每条评论都附有评分，以及点赞数（例如，239个赞）。评论带有创建时间戳，主要集中在“4.554.10001”（27%）和“4.555.10003”（19%）版本，其余版本占54%。每条评论还包括回复数量和最后回复的时间戳。此外，应用版本也呈现相似的分布模式，少数关键版本占据了大部分数据。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析和研究场景，包括：
情感分析：分析用户对优步应用的积极、消极或中性情感。
自然语言处理（NLP）：开发模型，从文本评论中提取见解和关键主题。
服务改进：识别常见问题和用户建议，以改进应用。
市场分析：研究用户反馈趋势，以了解市场期望。
机器学习模型：训练算法，基于评论对用户满意度进行分类或预测。
字段说明：
UserName：提供评论的用户的姓名或昵称。
UserImage：评论者的个人资料图片或头像。
Content：用户的评论或反馈文本。
Score：用户给出的评分（例如，满分5星）。
ThumbsUp：评论收到的点赞或认可的数量。
ReviewCre：评论的创建日期和时间。
At：评论被记录或发布的时间戳。
ReplyCount：评论的回复或评论数量。
RepliedAt：对评论的最新回复的时间戳。
AppVersion：正在被评论的应用程序的版本。
