股票市场情绪分析推文数据集_Stock_Market_Sentiment_Analysis_Tweets
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 情绪分析, 社交媒体, 文本挖掘, 机器学习, 自然语言处理, 情感分析, 股票代码
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了关于苹果（AAPL）、亚马逊（AMZN）、脸书（FB）、英伟达（NVDA）和特斯拉（TSLA）五家公司的股票市场情绪。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年开始，具体时间段未在数据集中明确标示。
地理范围：数据来源于Twitter平台，推文内容可能来自全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含多个字段，包括推文内容（body）、发布时间（created_at）、情感标签（sentiment）、股票代码（stock）、预处理后的推文内容（body_prepared）、字母字符数量（count_alpha）、数字字符数量（count_digit）、表情符号数量（count_emoji）、总字符数量（count_all_char）、token数量（count_token）、句子数量（count_sent）、提及数量（count_mention）、话题标签数量（count_hashtag）和股票代码标签数量（count_cashtag）。
数据格式：CSV格式，每个公司对应一个独立的CSV文件，文件名以股票代码命名后加"_pre_processed"后缀，如AAPL_pre_processed.csv。数据已进行预处理，便于情感分析和相关研究。
该数据集适用于股票市场情绪分析、社交媒体数据挖掘和自然语言处理等领域的研究。
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：适用于金融市场、情绪分析与社交媒体分析交叉领域的学术研究，如基于推文的情绪指标构建、情绪对股价影响分析、舆情预测等。
行业应用：为金融机构、投资公司和市场研究公司提供数据支持，特别是在市场情绪监控、投资决策辅助、风险管理等方面。
决策支持：支持量化交易策略的制定、风险预警系统的构建以及投资者情绪分析。
教育和培训：作为金融学、数据科学、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解市场情绪的量化方法和应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体情绪与股票价格之间的关系，预测股票市场的短期波动，以及评估市场参与者的情绪变化。
