航空公司推特情感分析数据集AirlineSentimentAnalysisonTwitter-syedrz
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, 文本挖掘, 自然语言处理, 情绪识别, 数据分析, Twitter
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，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：数据未明确标注具体时间范围，但推文创建时间字段显示为2015年2月24日，可推测为该时间点或前后一段时间的数据。
地理范围：数据未限定地理范围，推文可能来自全球各地，但推文的地理位置信息和用户时区信息可用于地域性分析。
数据维度：包括tweet_id（推文ID）、airline_sentiment（航空公司情感）、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（推文位置）、user_timezone（用户时区）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweetscsv，方便数据读取和分析。数据已进行初步结构化，便于情感分析建模。
该数据集适用于情感分析、文本挖掘和社交媒体分析等研究，以及航空公司服务质量评估和市场营销策略优化。
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、情感分析、社交媒体分析等领域的学术研究，如情感分类模型构建、情感趋势分析、负面原因分析等。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析、服务质量评估、品牌声誉监测等方面的支持，帮助航空公司了解客户需求并改进服务。
决策支持：支持航空公司制定市场营销策略、优化客户关系管理、提升客户满意度。
教育和培训：作为自然语言处理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握情感分析方法。
此数据集特别适合用于分析用户对航空公司的情感倾向，挖掘影响情感的关键因素，并为航空公司提供改进服务的策略建议。
