航空公司客户情绪分析推文数据集AirlineCustomerSentimentAnalysisTweets-giovannidelsoto
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析, 社交媒体, 航空公司, 文本挖掘, 情感分类, 自然语言处理, 客户反馈, 数据分析
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反馈和情绪。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但从推文的创建时间推断，数据可能来源于2015年。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户，涵盖了不同地区的用户对航空公司的评论。
数据维度：包括推文ID、情感倾向（积极、消极、中性）、情感置信度、负面原因、负面原因置信度、航空公司、黄金情感标签、黄金负面原因标签、转发数、推文文本、推文坐标、推文创建时间、推文位置、用户时区等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为AirlineTweets.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，已进行结构化整理，方便用户进行情感分析和文本挖掘。
该数据集适合用于情感分析、客户体验研究、品牌声誉管理和文本分类等领域。
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、文本挖掘等领域的学术研究，例如，分析用户对不同航空公司的情感差异，研究负面原因对情感的影响等。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析、舆情监控、品牌声誉管理等方面的支持，帮助航空公司改进服务质量，提升客户满意度。
决策支持：支持航空公司进行市场营销策略制定、产品优化和客户服务改进等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践文本分析方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的客户情绪与航空公司服务质量之间的关系，帮助用户深入了解客户体验，优化服务策略。
