航空公司客户推特情感分析数据集AirlineCustomerTweetSentimentAnalysis-nimrahlutfi
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 航空公司, 客户反馈, 自然语言处理, 文本分类, 舆情分析, Twitter
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的公开推文数据，记录了用户对航空公司的情感反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2015年2月。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的Twitter用户，推文内容涉及多家航空公司。
数据维度：数据集包括“tweet_id”（推文ID），“airline_sentiment”（航空公司情感，包括positive, negative, neutral），“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。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于文本分析和情感分类建模。数据已进行基本的清洗和标注，方便直接用于分析。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、舆情分析等领域的研究和应用。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘和情感分析等领域的学术研究，如情感分类算法的评估、用户情感变化趋势分析等。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析的依据，用于改进服务质量、优化营销策略、监测品牌声誉等。
决策支持：支持航空公司基于社交媒体数据进行决策，例如快速响应客户投诉、评估新产品或服务的市场反响。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析和社交媒体数据分析课程的实训素材，帮助学生理解和实践相关技术。
此数据集特别适合用于分析用户对航空公司的情感倾向，识别影响客户满意度的关键因素，从而帮助航空公司提升服务质量和客户体验。
