股票指数预测BERT模型新闻数据集DSEXNewsDatasetforForecastingDSEusingBERT-nilabrahman
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场，指数预测，数据集，自然语言处理，BERT模型，金融分析，机器学习，新闻分析
数据概述： 该数据集包含用于股票指数预测的新闻数据，记录了与达卡股票交易所（DSE）相关的新闻文章。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据主要涉及孟加拉国达卡股票交易所的相关新闻。
数据维度：数据集包括新闻文章的文本内容，发布日期，新闻来源，新闻分类标签等。此外，还包含达卡股票交易所的每日收盘指数数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本处理和数据分析。
来源信息：数据来源于公开的新闻数据库和股票市场数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于股票市场预测，自然语言处理及机器学习等领域，特别是在利用BERT模型进行新闻情感分析和市场趋势预测任务中具有重要应用价值。
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：适用于股票市场预测，新闻情感分析及市场趋势研究，如新闻对股票指数的影响分析，市场情绪预测等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在股票市场预测，投资决策和风险管理方面。
决策支持：支持股票市场分析和策略优化，帮助投资者和分析师制定科学的投资决策。
教育和培训：作为金融科技，数据科学及自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新闻情感分析及市场预测技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文章对股票指数的影响规律与趋势，帮助用户实现准确的股票市场预测，优化投资决策和风险管理策略，提高预测精度和投资效益。
