航空公司情感分析数据集AirlineSentimentAnalyzerDataset-engsaiedali
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析，航空公司，数据集，自然语言处理，机器学习，文本挖掘，客户服务，大数据
数据概述： 该数据集包含来自航空公司社交媒体平台的客户评论数据，记录了乘客对航班的情感倾向和反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2018年。
地理范围：数据覆盖了全球多个航空公司及其服务的地区，主要集中在美国，欧洲及亚洲的主要航线。
数据维度：数据集包括乘客评论的文本内容，情感标签（正面，负面，中性），航空公司名称，评论时间，乘客基本信息（如是否常旅客）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行文本分析和情感分类处理。
来源信息：数据来源于航空公司官方社交媒体平台和公开的评论数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于情感分析，自然语言处理及机器学习等领域，特别是在航班服务质量评价，客户满意度分析及客户服务改进方面具有重要应用价值。
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，客户满意度研究及航班服务质量评价等学术研究，如负面评论的原因分析，客户反馈的规律探索等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在客户服务改进，航班质量优化和品牌声誉管理方面。
决策支持：支持航空公司基于客户反馈制定服务改进策略，帮助提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为自然语言处理，情感分析及客户服务课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本挖掘和情感分类技术。
此数据集特别适合用于探索客户情感与航班服务之间的关联，帮助用户实现客户反馈的精准分类和情感倾向的准确预测，为航空公司提供数据驱动的服务改进依据。
