航空公司用户情感分析Twitter数据集AirlineCustomerSentimentAnalysisTwitterDataset-hossamfarhoud
数据来源:互联网公开数据
标签:情感分析, 社交媒体, Twitter, 航空公司, 自然语言处理, 文本挖掘, 用户反馈, 情绪识别
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:数据记录的时间范围集中在2015年2月。
地理范围:数据主要来源于全球范围内的Twitter用户,涉及多家航空公司。
数据维度:数据集包含多个字段,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)、“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,便于数据分析和处理。
数据来源:数据来源于Twitter公开API或其他数据抓取方式,已进行清洗和标注,包括情感极性的判断。
该数据集适合用于情感分析、用户情绪识别、文本挖掘等研究,以及构建情感分析模型和评估航空公司服务质量。
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、社交媒体分析和市场营销等领域的研究,例如用户情感趋势分析、负面反馈原因分析等。
行业应用:为航空公司提供数据支持,用于改进客户服务、监测品牌声誉、优化营销策略。
决策支持:支持航空公司管理层进行决策,例如评估服务质量、了解客户需求、制定市场推广计划。
教育和培训:作为自然语言处理、情感分析等课程的实训材料,帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户对航空公司的情感表达方式,分析影响用户情感的关键因素,帮助航空公司提升客户满意度和品牌形象。