航空公司用户情感分析推文数据集AirlineUserSentimentAnalysisTweets-nurmannaz
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, 机器学习, 舆情分析
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：数据记录的时间范围为2015年2月24日。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的Twitter用户，但未明确限定具体地理区域。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“tweet_id”（推文唯一标识）、“airline_sentiment”（航空公司情感，如积极、消极、中性）、“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）、“text”（推文文本）、“tweet_created”（推文创建时间）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，方便数据分析和处理。
数据来源于Twitter平台，已进行基础的数据清洗与标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析、用户行为分析等领域的研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析、社交媒体分析等领域的学术研究，例如情感分类模型构建、情感趋势分析、负面原因识别等。
行业应用：为航空公司、市场调研机构等提供数据支持，尤其在客户服务质量评估、市场营销策略制定、品牌声誉监测等方面具备实用价值。
决策支持：支持航空公司改进服务、优化用户体验、及时响应负面反馈，从而提升客户满意度和品牌忠诚度。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解情感分析的应用。
此数据集特别适合用于探索用户对航空公司的情感表达规律，评估航空公司服务质量，并优化用户体验。
