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亚马逊评论的十万大数据集合

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简介:
本数据集汇集了来自亚马逊网站的十万条用户产品评论,涵盖广泛的产品类别,为分析消费者行为和产品评价提供了宝贵的资源。 这段文字包含用户ID、用户名(buyer_name)、评论打分(review_rating)、评论标题(review_title)、评论地址以及作者链接URL(author_linkurl)和评论内容(review_text)。具体内容如下: - 用户ID:用于标识每个用户的唯一编号。 - 用户名:买家在平台上使用的名称,即buyer_name。 - 评论打分:用户对商品或服务的评价分数,用review_rating表示。 - 评论标题:简短概括评论主旨的部分,使用review_title来描述。 - 作者链接URL:指向发表该条评论用户的个人页面地址(author_linkurl)。 - 评论内容:详细阐述买家观点的文字部分,通过review_text字段展示。 重写后的内容去除了所有联系方式和网址信息。

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客服
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  • 优质
    本数据集汇集了来自亚马逊网站的十万条用户产品评论,涵盖广泛的产品类别,为分析消费者行为和产品评价提供了宝贵的资源。 这段文字包含用户ID、用户名(buyer_name)、评论打分(review_rating)、评论标题(review_title)、评论地址以及作者链接URL(author_linkurl)和评论内容(review_text)。具体内容如下: - 用户ID:用于标识每个用户的唯一编号。 - 用户名:买家在平台上使用的名称,即buyer_name。 - 评论打分:用户对商品或服务的评价分数,用review_rating表示。 - 评论标题:简短概括评论主旨的部分,使用review_title来描述。 - 作者链接URL:指向发表该条评论用户的个人页面地址(author_linkurl)。 - 评论内容:详细阐述买家观点的文字部分,通过review_text字段展示。 重写后的内容去除了所有联系方式和网址信息。
  • 商品
    优质
    该数据集汇集了来自亚马逊的商品评论,包含丰富的产品评价信息,为产品分析和用户体验研究提供了宝贵的资源。 这段文本包含10个特征,数据总量为56845条。数据分析的过程可以在相关文档中查看。
  • 食品
    优质
    亚马逊食品评论数据集包含了海量用户对各类食品的真实评价与反馈,涵盖商品详情、评分及评论文本等信息。 标题中的“Amazon 食品评论数据集”指的是一个包含大量食品评价的数据库,这些评论来自亚马逊网站。该数据集主要应用于数据分析、机器学习及自然语言处理(NLP)任务,尤其是在情感分析方面有重要价值,因为消费者通过评论表达他们对产品的满意度和喜好程度。截至2012年10月时,此数据集中包含了568454条食品产品评价。 描述中提到的数据集包括用户信息、评论内容、所评食品及评分等详细信息。这些要素对于深入理解消费者行为与评估商品性能至关重要。例如,用户ID可以用于研究用户的购买习惯和偏好;而具体的评论内容则是进行情感分析和主题建模的重要材料。此外,通过分析特定类型或品牌的产品评价,我们还可以了解它们在市场上的表现。 该数据集是在Kaggle平台上发布的,这是一个全球知名的数据科学竞赛与分享平台,在这里,研究人员可以利用各种数据集来训练和完善他们的算法,并与其他参与者竞争。 压缩包中的文件“Amazon Fine Food Reviews_500k food reviews from Amazon.zip”可能包含整个数据库的主要文件。这些文件可能是CSV或JSON格式的文档,每条记录对应一个评论,包含了上述提到的所有信息。 通过对这个数据集进行分析,我们可以开展以下研究: 1. **情感分析**:使用自然语言处理技术来识别消费者评价中的正面和负面情绪,并据此评估整体满意度。 2. **用户行为分析**:深入探究用户的购买模式与反馈习惯,例如找出最活跃的评论者及他们偏好的食品类别等信息。 3. **商品评测**:依据评分和具体内容对不同品牌或类型的商品进行市场表现评价。 4. **主题建模**:通过挖掘评论内容中的关键词汇来发现消费者关注的产品特性或者问题点,如口味、包装设计或是价格因素等。 5. **预测模型构建**:建立能够预估新食品产品反馈评分的算法模型,帮助企业更好地理解未来销售趋势。 这个数据集提供了大量有价值的信息,在研究消费者行为模式改进商品开发和营销策略等方面具有重要意义。对于学习机器学习与数据分析的人来说,它也是一个优秀的实践案例。
  • 食品50(Amazon Fine Food Reviews)
    优质
    亚马逊食品评论50万数据集包含超过50万条关于食品的用户评价,涵盖了丰富的情感色彩和产品反馈,是进行自然语言处理与情感分析研究的理想资源。 亚马逊美食评论50万数据集(Amazon Fine Food Reviews)之前用于进行评论分类工作。这是一个难得找到的数据集,现在分享给大家。如有更多资源需求,请关注我的GitHub:https://github.com/huangyueranbbc。 去掉联系信息和网址后: 亚马逊美食评论50万数据集(Amazon Fine Food Reviews)之前用于进行评论分类工作。这是一个难得找到的数据集,现在分享给大家。
  • 美食自然语言处理(NLP):50
    优质
    本数据集包含50万条评论,旨在为研究者提供一个全面的资源库,用于探索和改进针对亚马逊平台上食品相关商品的自然语言处理技术。 该数据集涵盖了超过10年的评论记录,截至2012年10月共有568,454条评论。内容包括产品评价、用户信息、评分以及纯文本形式的评论。
  • 分析源码
    优质
    亚马逊评论分析源码旨在提供一套完整的代码解决方案,帮助用户自动化收集、处理及分析亚马逊产品评论数据,助力市场调研和产品优化。 好的,请提供您需要我重写的文字内容。
  • 音乐
    优质
    亚马逊音乐的数据集包含了来自全球艺术家的大量音频文件和元数据,为研究人员提供了丰富的资源来探索音乐信息检索、个性化推荐等领域。 最新的亚马逊音乐数据集提供了丰富的音频资源和详细的用户听歌行为记录,适用于各种音乐数据分析场景。这段文本经过简化处理后去除了不必要的重复,并且确保没有包含任何联系信息或链接地址。
  • 机器学习项目:情感分析
    优质
    本项目采用机器学习技术对亚马逊产品评论进行情感分析,旨在识别和分类消费者情绪,帮助企业了解市场反馈并优化产品策略。 机器学习项目对亚马逊评论数据集进行情感分析的代码包含在名为“机器学习项目对亚马逊评论数据集的情感分析.ipynb”的文件中。该项目代码文件夹内还包含了用于分析的数据集。
  • 2023年产品(含140商品)
    优质
    该数据集包含超过140万种亚马逊商品的信息,涵盖详细的产品描述、价格及分类,为研究与分析提供丰富资源。 亚马逊是美国最大的在线零售商之一,销售超过1200万件商品。有了这个数据集,你可以深入了解哪些产品卖得最好、搜索引擎优化标题产生的销售额最多,在一个给定的类别中的产品的最佳价格范围等信息。该数据集包含约140万个产品条目,有助于深入分析亚马逊平台上各类产品的市场表现和销售策略。