航空公司用户情感分析推文数据集AirlineCustomerSentimentAnalysisTweets-kryusufkaya
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本挖掘, 航空公司, 用户反馈, 自然语言处理, 情绪识别, 机器学习
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，推文内容涉及多家航空公司。
数据维度：数据集包含多个字段，包括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）、negativereason_confidence（负面原因置信度）、airline（航空公司名称）、name（用户名称）、retweet_count（转发次数）、text（推文内容）、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。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Twitter平台，并已进行标注和清洗。
该数据集适合用于情感分析、用户体验研究、品牌声誉监测等领域，以及文本分类、情绪识别等机器学习任务。
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：适用于社交媒体情感分析、用户行为研究、自然语言处理等领域的学术研究，例如情感趋势分析、负面原因分析、用户画像构建等。
行业应用：可以为航空公司、市场研究机构和品牌管理部门提供数据支持，特别是在客户服务改进、市场营销策略制定、品牌声誉监测和竞争对手分析等方面。
决策支持：支持航空公司优化客户服务流程、改进服务质量、提升用户满意度，以及进行市场营销活动的有效性评估。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户对航空公司的情感反馈，分析不同情感背后的原因，并以此为基础制定更有效的客户服务和营销策略，提升品牌形象。
