航空公司客户情绪分析推特数据集AirlineCustomerSentimentAnalysisTweets-timxing
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本挖掘, 航空公司, 自然语言处理, 舆情分析, 机器学习, 客户反馈
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台上的推文数据，记录了用户对航空公司的评论与反馈，旨在分析客户对航空公司的情绪。主要特征如下：
时间跨度：数据主要来源于2015年2月。
地理范围：数据主要反映了用户对不同航空公司的评价，未明确限定具体地理位置，但推文内容可能涉及全球范围的航线与服务。
数据维度：数据集包含多个字段，主要包括推文ID（tweet_id）、情感极性（airline_sentiment，如积极、消极、中性）、情感置信度（airline_sentiment_confidence）、负面原因（negativereason）、航空公司（airline）、推文文本（text）、创建时间（tweet_created）、用户位置（tweet_location）和用户时区（user_timezone）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，方便进行数据分析和处理。
数据来源于Twitter平台，已进行数据清洗和情感标注，为后续分析提供了基础。该数据集适合用于情感分析、文本挖掘和机器学习等领域的研究。
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：适用于情感分析、文本挖掘和自然语言处理等领域的学术研究，例如情感分类模型构建、情绪传播分析、负面原因识别等。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析支持，帮助航空公司了解客户满意度、改进服务质量、优化营销策略。
决策支持：支持航空公司进行市场调研、竞争分析和产品改进决策。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析和机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索航空公司客户的情绪表达模式，分析影响客户情绪的关键因素，并为航空公司提供数据驱动的改进建议，从而优化客户体验、提升品牌声誉。
