比特币社交媒体情绪分析推文数据集BitcoinSocialMediaSentimentAnalysisTweets-gwhittington
数据来源：互联网公开数据
标签：比特币, 社交媒体, 情绪分析, 推文, 文本挖掘, 金融科技, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了与比特币相关的内容。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间未知，但推文产生于2017年12月12日。
地理范围：数据来源于Twitter平台，推文的地理位置信息不确定，可能来自全球范围。
数据维度：数据集包括Label（情绪标签，缺失值处理）、Date（发布日期）、Screen（推特用户名）、Full（推特用户名全称）、Tweet Text（推文文本）、Tweet ID（推文ID）、App（发布推文的应用程序）、Followers（关注者数量）、Follows（关注数量）、Retweets（转发数量）、Favorites（点赞数量）、Verfied（是否认证）、User Since（用户注册时间）、Location（用户位置）、Bio（用户简介）、Profile Image（用户头像）和Google Maps（谷歌地图链接）。
数据格式：CSV格式，文件名为bitcoin-twitter.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter平台，已进行初步的数据收集，尚未进行明确的情绪标注。
该数据集适合用于文本挖掘、情绪分析和金融科技领域的数据建模、机器学习等技术应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融科技、社交媒体分析等领域的学术研究，如比特币市场情绪分析、社交媒体舆情分析等。
行业应用：可以为金融行业、区块链行业提供数据支持，特别是在市场预测、风险评估、投资策略制定等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化，如量化交易策略、市场营销策略等。
教育和培训：作为数据科学、金融学、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析和市场情绪分析。
此数据集特别适合用于探索比特币市场与社交媒体情绪之间的关系，帮助用户实现市场预测、风险控制等目标。
