股票价格与新闻关系分析数据集MetaStockPriceandNews2022-2023Dataset-bhavikshangari
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场，价格分析，新闻数据，数据集，时间序列，机器学习，金融分析，自然语言处理
数据概述： 该数据集包含来自金融市场的股票价格数据和相关的新闻文章，记录了2022年至2023年间股票价格与新闻之间的关联性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年1月到2023年12月。
地理范围：数据涵盖了全球多个主要股票市场的数据，包括美国，欧洲和亚洲的主要交易所。
数据维度：数据集包括每日股票价格数据（开盘价，收盘价，最高价，最低价，成交量）以及每日与该股票相关的新闻文章标题和摘要。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的金融新闻数据库和股票市场数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于金融市场的数据分析，股票价格预测，新闻情感分析等领域，特别是在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于金融市场的股票价格与新闻关系研究，如新闻情绪对股票价格的影响分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为金融机构和投资者提供数据支持，特别是在股票价格预测，投资策略制定方面。
决策支持：支持股票市场的投资决策和风险管理，帮助投资者制定科学的投资策略。
教育和培训：作为金融学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融市场数据分析，自然语言处理等技术。
此数据集特别适合用于探索股票价格与新闻之间的关系，帮助用户实现准确的股票价格预测，优化投资决策，提高投资收益。
