游戏停止客户评论数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏停止,客户评论,产品评价,品牌分析,推荐系统,市场研究,预测分析,顾客细分,时间序列,数据可视化
数据概述：
本数据集包含了从游戏停止（GameStop）购买的产品的详细客户评论和评分。数据集涵盖了丰富的信息，包括产品名称、品牌、SKU（库存保有单位）、评论者对评论的帮助投票数、评论者姓名、评论标题和描述。此外，数据还提供了评论者的推荐状态、是否为验证购买者、产品个体及平均评分等特征。数据集中的多媒体元素还包括评论中发布的图像。为了验证时间相关性，提供了评论撰写的日期（reviewed_at）和数据收集的日期（scraped_at）。数据集还包含了游戏停止网站上特定商品的URL以及用户评论页面的URL，以及每个商品的客户反馈帖子总数（reviews_count）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种用途，具体取决于用户需求。数据集可以通过跟踪不同时间段的消费者情绪来揭示销售模式，找出最佳销售商品或品牌。此外，还可以分析购买趋势与产品合法性之间的联系。产品经理可以利用数据来改进现有产品或开发新产品。营销团队则可以使用数据来制定策略，推广拥有正面评价的产品。
字段定义：
url：产品在游戏停止网站上的URL。（字符串）
name：产品名称。（字符串）
brand：产品品牌。（字符串）
sku：根据游戏停止库存系统的SKU编号或唯一标识码。（字符串）
reviewer_name：评论者姓名。（字符串）
review_title：评论标题。（字符串）
review_description：评论全文。（字符串）
recommended_review：布尔值，表示评论者是否推荐该产品。（布尔值）
verifed_purchaser：布尔值，表示评论者是否为验证购买者。（布尔值）
helpful_count：找到评论有用的用户数量。（整数）
not_helpful_count：未找到评论有用的用户数量。（整数）
reviewed_at：评论撰写的日期。（日期）
images：评论者提供的任何图像。（字符串）
rating：评论者对产品给予的个人评分。（浮点数）
average_rating：产品的平均评分。（浮点数）
reviews_count：产品收到的总评论数量。（整数）
reviews_link：产品的评论列表链接。（字符串）
scraped_at：数据收集的日期和时间。（日期）
使用案例：
情感分析：使用'review_description'字段了解客户对特定产品的看法。可以应用自然语言处理技术来从评论文本中提取情感，以了解整体消费者意见。
品牌分析：使用'brand'字段进行游戏停止平台上各种品牌之间的比较分析。
产品推荐系统：根据用户过去的购买记录（'brand'、'sku'）和过去的评论开发产品推荐系统。
客户细分：分析'rating'、'recommended_review'、'verifed_purchaser'等字段以进行客户细分。
产品性能分析：通过检查平均评分（average_rating）、评论数量（reviews_count）、推荐状态（recommended_review）等字段，可以判断产品的表现或客户对该产品的接受程度。
评论受欢迎度分析：数据集包含两个有趣的变量——helpful_count和not_helpful_count，这些变量反映了其他用户对该评论帮助他们在购买决策方面是否有用的感知。
评论者可信度评估：验证购买者字段可以用作衡量评论或评论者偏见可靠性的指标。
研究想法：
情感分析：可以使用该数据集对客户评论进行情感分析，以了解游戏停止上某个产品或品牌的整体情感。
市场研究：游戏行业的公司可以使用此数据收集有关消费者趋势和模式的信息，了解最受欢迎的游戏或产品及其原因。
预测分析：该数据集可以用于预测特定游戏、品牌或视频游戏产品类型的未来趋势。此信息可以指导游戏行业公司的营销和销售策略。
推荐引擎开发：基于客户提供的评论和评分，可以开发新的推荐算法，提高用户浏览或在类似游戏停止平台上的购物体验。
客户细分：详细的评论记录可能会突出某些特征/人口统计因素（年龄、性别等），这些因素比其他人更常倾向于某种类型的游戏。
