航空公司客户推特情感分析数据集AirlineCustomerTweetSentimentAnalysis-cennetk
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, 自然语言处理, 文本分类, 客户反馈, 数据挖掘, 情绪识别
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的航空公司客户推文，记录了用户对不同航空公司的情感反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2015年2月。
地理范围：数据主要来自全球范围内的Twitter用户，涉及多家航空公司。
数据维度：包括“tweet_id”（推文ID）、“airline_sentiment”（情感倾向）、“airline_sentiment_confidence”（情感置信度）、“negativereason”（负面原因）、“negativereason_confidence”（负面原因置信度）、“airline”（航空公司）、“retweet_count”（转发数）、“text”（推文文本）、“tweet_coord”（推文坐标）、“tweet_created”（推文创建时间）、“tweet_location”（推文发布地点）、“user_timezone”（用户时区）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为airline_tweets.csv，方便数据分析和处理。
数据来源于Twitter平台，已进行结构化处理，方便进行情感分析和文本挖掘。该数据集适合用于情感分析、文本分类、客户体验分析等研究。
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、社交媒体分析等领域的学术研究，如情感分类模型构建、情绪趋势分析、用户画像研究等。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析的数据支持，帮助航空公司了解客户满意度、改进服务质量、优化营销策略等。
决策支持：支持企业在社交媒体上的品牌声誉管理，帮助企业及时响应客户反馈，提升客户体验。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、情感分析等课程的教学案例，帮助学生理解和实践情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索航空公司客户的情感表达与影响因素，帮助用户实现客户满意度评估、服务改进策略制定等目标。
