航空公司客户情绪分析推特数据集AirlineCustomerSentimentAnalysisTweets-dreadheadhock099
数据来源：互联网公开数据
标签：客户情绪分析, 社交媒体, 文本分析, 情感分类, 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论和情绪反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2015年2月，具体时间范围为2015-02-24。
地理范围：数据主要涉及使用Twitter的用户，推文内容与全球范围内的航空公司相关。
数据维度：数据集包括“tweet_id”（推文ID）、“airline_sentiment”（航空公司情感，包括积极、消极和中性）、“airline_sentiment_confidence”（情感置信度）、“negativereason”（负面原因）、“airline”（航空公司名称）、“text”（推文文本）、“tweet_created”（推文创建时间）、“tweet_location”（推文发布地点）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter公开API或其他数据抓取渠道，已进行标注和初步处理。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘和舆情分析等研究。
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：适用于社交媒体情感分析、自然语言处理、文本分类等领域的学术研究，如情感极性分析、主题模型构建等。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析、品牌声誉监测等数据支持，帮助航空公司了解客户满意度，改进服务。
决策支持：支持市场营销部门进行市场活动效果评估，优化客户关系管理策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析相关课程的实践案例，帮助学生熟悉数据处理流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索客户对航空公司的情绪反应，分析影响客户情绪的因素，并预测未来客户行为趋势，从而帮助航空公司提升服务质量和客户满意度。
