道琼斯工业平均指数新闻情绪分析数据集DowJonesIndustrialAverageNewsSentimentAnalysis-aathiraputhenpurayil
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 新闻情绪分析, 文本挖掘, 金融数据, 时间序列分析, 机器学习, 自然语言处理, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自新闻媒体的数据，记录了新闻标题与道琼斯工业平均指数（DJIA）收盘价之间的关系，用于研究新闻情绪对股市的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据包含从2008年到2016年的新闻与股市数据。
地理范围：数据主要关注美国股市，新闻内容涉及全球范围内的政治、经济等事件。
数据维度：数据集包括日期（Date）、道琼斯工业平均指数收盘价涨跌标签（Label，0代表下跌，1代表上涨）以及25条新闻标题（Top1至Top25）。
数据格式：CSV格式，文件名为Combined_News_DJIA.csv，便于时间序列分析和文本处理。
来源信息：数据来源于公开新闻报道和金融数据，已进行初步的数据清洗和整合。
该数据集适合用于金融市场预测、新闻情绪分析和量化交易策略研究。
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：适用于金融学、经济学、计算机科学等领域的学术研究，如新闻情绪对股市影响的研究、基于文本的股票预测模型构建等。
行业应用：为金融机构、投资公司和量化交易平台提供数据支持，用于开发量化交易策略、风险管理模型和市场预测工具。
决策支持：支持投资决策和风险管理，帮助投资者理解新闻事件对市场的影响，优化投资组合。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解金融市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新闻情绪与股市表现之间的关系，帮助用户构建预测模型，并优化投资决策。
