非洲银行与移动运营商社交媒体预测挑战数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体预测,机器学习,非洲银行,移动运营商,推特,预测模型,业务分析
数据概述：
本数据集用于预测非洲主要银行和移动网络运营商在Twitter上的推文将获得的转推数量。数据集包括来自38家非洲主要银行和移动网络运营商的共计约2,400条推文，总计96,562条推文，按公司分类。数据已被分为训练集和测试集。训练集train.json（压缩文件）包含每家公司约2,400条连续推文，测试集test_questions.json（压缩文件）包含每家公司最多800条连续推文，用于评估模型性能。测试集与训练集字段相同，但不包括retweet_count和favorite_count变量。sample_submission.csv提供了一个示例文件，展示提交文件应具有的格式。
数据用途概述：
该数据集适用于开发预测推文转推数量的机器学习模型，这些模型可以帮助企业更有效地利用社交媒体传播重要信息。通过使用该数据集，企业可以优化其推文内容，以确保信息的最大影响力和覆盖面，适用于市场营销、品牌推广及公共关系等多种场景。此外，该数据集也可用于学术研究，帮助研究者分析社交媒体传播机制及用户行为模式。
