--- license: apache-2.0 task_categories: - text-classification language: - id size_categories: - 10KNote: This dataset is raw data taken directly from the original source. No manual rating sorting process has been conducted on this dataset. The data is presented as it is.

## en: This dataset represents the outcome of collecting review data from 38 official stores that specialize in the sale of women's beauty products on the Shopee and Tokopedia platforms. The data collection process involved utilizing a scraper bot that automatically extracted these reviews from the product pages. The purpose behind implementing the scraper bot was to simplify and expedite the collection of a substantial volume of data. Following the successful compilation of the review data, the subsequent step encompassed data normalization. Normalization was executed to establish a more organized structure for the data, rendering it ready for more advanced analyses. The normalization process applied to this dataset encompassed a sequence of steps: > 1) Employing an emoji library to manage emoji characters present within the reviews. > 2) Eliminating newline characters to uphold data coherence and readability. > 3) Converting all text into lowercase to mitigate discrepancies arising from text analysis due to variations in letter casing. These measures were adopted to ensure that the dataset adheres to a uniform format, poised for further processing within this project. This project is oriented towards academic pursuits and is undertaken as a stipulated requirement for graduation within the Computer Science program at Universitas Amikom Purwokerto. In the context of this project, the identities of reviewers or authors of the reviews have been entirely expunged or obscured to preserve their confidentiality and privacy. Additionally, it is important to note that the **dataset's language is Indonesian**. As an extra note, please be aware that the dataset format employs **one-hot encoding** techniques. --- K-Means Clustering Beauty Products Review Tokopedia and Shopee
K-Means Clustering with 6 Clusters on Beauty Products Review
--- # Dataset Ulasan Produk Kecantikan Wanita di Tokopedia dan Shopee 57.2K baris pelatihan; 3.81K baris pengujian; 15.3K baris testing

Catatan: Dataset ini merupakan data mentah yang diambil langsung dari sumber asli. Tidak ada proses pensortiran rating manual yang telah dilakukan pada dataset ini. Data disajikan dalam bentuk apa adanya.

## id: Dataset ini adalah hasil dari pengumpulan data ulasan dari 38 toko resmi yang mengkhususkan diri dalam penjualan produk kecantikan wanita di platform Shopee dan Tokopedia. Proses pengumpulan data melibatkan penggunaan scraper bot yang secara otomatis mengambil ulasan-ulasan ini dari halaman produk. Tujuan di balik penggunaan scraper bot adalah untuk menyederhanakan dan mempercepat pengumpulan volume data yang signifikan. Setelah berhasil mengumpulkan data ulasan, langkah berikutnya adalah normalisasi data. Normalisasi dilakukan untuk menciptakan struktur data yang lebih terorganisir, sehingga data siap untuk analisis yang lebih canggih. Proses normalisasi yang diterapkan pada dataset ini terdiri dari serangkaian langkah: > 1) Menggunakan perpustakaan emoji untuk mengelola karakter emoji yang ada dalam ulasan. > 2) Menghilangkan karakter baris baru untuk menjaga koherensi dan keterbacaan data. > 3) Mengonversi seluruh teks menjadi huruf kecil untuk mengurangi perbedaan dalam analisis teks akibat variasi kapitalisasi huruf. Langkah-langkah ini diambil untuk memastikan bahwa dataset mengikuti format yang seragam, siap untuk pemrosesan lebih lanjut dalam proyek ini. Proyek ini ditujukan untuk pencapaian akademis dan dijalankan sebagai persyaratan kelulusan dalam program Ilmu Komputer di Universitas Amikom Purwokerto. Dalam konteks proyek ini, identitas para reviewer atau penulis ulasan telah sepenuhnya dihapus atau diaburkan untuk menjaga kerahasiaan dan privasi mereka. Selain itu, penting untuk dicatat bahwa bahasa **dataset ini berbahasa Indonesia**. Sebagai catatan tambahan, harap diperhatikan bahwa format dataset menggunakan teknik **one-hot encoding**. --- ## BibTex: ``` @misc {sekar_mulyani_2023, author = { {Sekar Mulyani} }, title = { ulasan-beauty-products (Revision b8202dc) }, year = 2023, url = { https://huggingface.co/datasets/sekarmulyani/ulasan-beauty-products }, doi = { 10.57967/hf/1028 }, publisher = { Hugging Face } } ```