航空公司客户服务推特情感分析数据集AirlineCustomerServiceTweetsSentimentAnalysis-vicky0512
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 社交媒体, 客户服务, 航空公司, 自然语言处理, 舆情分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了用户对航空公司的评价与反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据主要集中在2015年2月。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的推特用户，涉及多家航空公司。
数据维度：数据集包括推文ID（tweet_id）、情感极性（airline_sentiment）、情感置信度（airline_sentiment_confidence）、负面原因（negativereason）、负面原因置信度（negativereason_confidence）、航空公司（airline）、推文文本（text）、转发次数（retweet_count）、推文创建时间（tweet_created）、用户位置信息（tweet_location）和用户时区（user_timezone）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于文本分析和情感分类任务。
数据来源：数据来源于Twitter，已进行一定程度的清洗和标注，包括情感极性的判断，以及负面情感的原因分析。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、客户服务评价、舆情分析等研究。
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：适用于情感分析、自然语言处理、文本挖掘等领域的研究，如情感分类模型的构建、情感趋势分析、负面反馈原因分析等。
行业应用：为航空公司提供客户服务反馈数据支持，帮助其改进服务质量、优化客户体验、监控品牌声誉。
决策支持：支持航空公司在市场营销、产品开发、危机公关等方面的决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于分析用户对航空公司的实时反馈，探索影响客户满意度的关键因素，并为航空公司提供改进策略。
