1、分析所提供的三個產品數據集，以確定、描述和支持數學證據、有意義的定量和/或定性模式、關係、衡量標準以及星級、評論和有益性評級之間的參數，這將有助於陽光公司在其三個新的在線市場產品中取得成功。
對於問題1，確定星級、評論和有益性評級三者之間的關係和參數，可以用神經網絡的知識，將星級、評論和有益性評級作爲輸入神經元，最終的陽光公司產品線上銷售是否成功作爲輸出神經元。
2.使用您的分析來回答陽光公司營銷總監的以下具體問題和要求:
a.根據最能提供以下信息的評級和評論，確定數據衡量標準。陽光公司跟蹤，一旦他們的三個產品在網上市場上銷售。
問題a首先要將評論進行數據化，利用Python的NLP自言語言處理，對評論0表示消極的評論，1表示積極的評論，然後將評論和星級兩列數據歸一化，去掉一列可以，簡化數據。也可以通過權重比，比如評論佔30%，星級佔據70%。
b.確定並討論每個數據集內基於時間的度量和模式，這些度量和模式可能表明一個產品在網上市場的聲譽在增加或減少。
採用時間序列模型，看看評級和評論隨時間的變化。
c確定基於文本的衡量標準和基於評級的衡量標準的組合，這兩種衡量標準最能表明產品可能成功或失敗。
用模糊評價判斷方法來衡量產品的成功與否。
d.更高的星級會引發更多的評論嗎？例如，在看到一系列低星級後，客戶更有可能寫一些類型的評論嗎？
還是星級與評論之間的關聯關係。根據星級來看評論怎麼樣
e基於文本的評論的具體質量描述符，如“熱情”、“失望”和其他，是否與評級水平密切相關？
根據評論，來看星級怎麼樣。