航空公司推特情感分析数据集AirlineTwitterSentimentAnalysis-aswitharamasamy
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, 舆情分析, 机器学习, 情感分类
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情感反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为2015年2月。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的Twitter用户。
数据维度：数据集包括多个字段，如tweet_id（推文ID）、airline_sentiment（航空公司情感倾向）、airline_sentiment_confidence（情感置信度）、negativereason（负面原因）、airline（航空公司名称）、retweet_count（转发次数）、text（推文文本）、tweet_created（推文创建时间）、tweet_location（推文发布位置）和user_timezone（用户时区）。
数据格式：CSV格式，文件名为tweetcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter公开API，并已进行初步的数据清洗和标注，包括情感极性（正面、负面、中性）的判断。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测、文本分类和机器学习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：适用于情感分析、自然语言处理、社交媒体分析等相关领域的学术研究，例如情感极性分析、负面原因分析、用户行为分析等。
行业应用：可以为航空公司提供用户反馈分析、品牌声誉监测、服务质量改进等方面的支持，帮助航空公司了解用户需求，提升客户满意度。
决策支持：支持航空公司制定市场营销策略、优化客户服务流程、以及应对危机公关等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、社交媒体分析等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户对航空公司的情感表达模式，以及分析不同航空公司在社交媒体上的表现差异，从而帮助用户优化品牌形象、提升客户体验。
