这些数据来自[ Booking.com ][1]。文件中的所有数据已经对所有人公开。数据最初由[ Booking.com ][2]拥有。如果你想在其他地方使用这个数据集，请通过我的[个人资料][3]与我联系。数据背景这个数据集包含了515,000个客户评论和对欧洲1493家豪华酒店的评分。同时，还提供了酒店的地理位置，以供进一步分析。数据内容 csv 文件包含17个字段。每个字段的描述如下:-Hotel _ Address: Hotel 的地址。Review _ Date: 评论者发表相应评论的日期。- Average _ Score: 酒店的平均分，根据去年的最新评论计算。- 酒店名称: 酒店名称-评论者-国籍: 评论者国籍-否定评论: 评论者给酒店的否定评论。如果评论者没有给出负面评价，那么应该是: “没有负面评价”——评论总词数: 负面评价中的总词数。积极评价: 评价者给酒店的积极评价。如果评论者没有给出负面评价，那么应该是: “无正面评价”——评论总数 _ 正面 _ 单词计数: 正面评价中的单词总数。- Reviewer _ Score: 评论者根据他/她的经验给酒店打分-Total _ Number _ of _ Reviews _ Reviewer _ Have _ Give: 评论者过去给出的评论数量。- Total _ Number _ of _ Reviews: 酒店拥有的有效评论总数。- 标签: 标签评论家给酒店。- days _ since _ review: 审查日期和刮除日期之间的持续时间。- 附加 _ Number _ of _ Score: 也有一些客人只是对服务进行了评分，而不是评论。这个数字表明有多少有效的分数没有审查在那里。- lat: 酒店的纬度-lng: 酒店的经度 * 为了保持文本数据的清晰，我删除了文本 d 中的 Unicode 和标点符号