# Análise de Sentimento do Google Play — Data

来源：https://www.kaggle.com/competitions/anlise-de-sentimento-do-google-play/data

本地 Meta Kaggle 快照；不是本次实时页面。

# Dataset Description

# Dataset
Você está recebendo um conjunto de dados de reviews reais do aplicativo do Google Play. 

Para fazer o scraping dos dados do Google Play Store, utilizamos a biblioteca [google-play-scraper](https://github.com/JoMingyu/google-play-scraper).  Google-Play-Scraper fornece APIs para facilmente obter dados do Google Play Store utilizando Python sem dependências externas!

## Arquivos
*   **reviews_train.csv** - conjunto de dados de treinamento. Contém dados de reviews de vários aplicativos. Você pode usar o Google-Play-Scraper para aumentar seu conjunto de treinamento.
*   **reviews_test_kaggle.csv** - conjunto de dados de teste. Você irá prever o sentimento de cada review.
*   **reviews_sample_submission_kaggle.csv** - arquivo de exemplo de submissão contendo o formato correto.

## Campos do arquivo **reviews_train.csv** 
*   `reviewId` - id do review do usuário.
*   `userName` - nome do usuário no Google Play.
*   `userImage` - link da imagem do usuário no Google Play.
*   `content` - conteúdo do comentário.
*   `thumbsUpCount` - thumbsUpCount.
*   `reviewCreatedVersion` - versão do review.
*   `at` - data do review.
*   `replyContent` - conteúdo da resposta da loja.
*   `repliedAt` - data da resposta
*   `appVersion` - versão da app do comentário.
*   `sortOrder` - ordenação do review.
*   `appId` - id do aplicativo.
*   `sentiment` - sentimento do review.

## Campos do arquivo **reviews_test_kaggle.csv** 
*   `id` - identificador do review do usuário.
*   `content` - conteúdo do comentário.
*   `at` - data do review.
*   `sortOrder` - ordenação do review.

## Campos do arquivo **reviews_sample_submission_kaggle.csv**
*   `id` - identificador do review do usuário.
*   `sentiment` - sentimento do review.