股票市场推特影响数据集TweetStockRealWorldDataset-ironicninja
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场，社交媒体，推特，数据分析，金融研究，市场预测，机器学习，社会情绪分析
数据概述：该数据集包含来自推特的真实世界数据，记录了特定时间段内与股票市场相关的推文及其对股票价格的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据涵盖全球多个主要股票市场，包括但不限于纽约证券交易所，纳斯达克，伦敦证券交易所等。
数据维度：数据集包括推文内容，推文发布时间，推文作者，推文的语言，推文的点赞数，转发数，提及的股票代码，股票价格数据（开盘价，最高价，最低价，收盘价，交易量）等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于推特API和各大股票市场的公开交易数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融市场研究，社交媒体数据分析及机器学习等领域的应用，特别适合分析社交媒体情绪对股票市场的影响。
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：适用于金融市场研究，如分析社交媒体情绪对股票价格波动的影响，研究市场趋势和投资者行为等。
行业应用：可以为金融机构和投资公司提供数据支持，特别是在市场预测，风险管理，投资者情绪分析方面。
决策支持：支持金融机构制定投资策略和风险管理措施，帮助投资者做出更加明智的投资决策。
教育和培训：作为金融分析，数据科学及机器学习课程的教学材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体情绪分析和市场预测技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体情绪对股票市场的实际影响，帮助用户实现准确的市场预测和风险管理，提高投资决策的科学性和准确性。
