航空公司用户推特情感分析数据集AirlineUserTweetSentimentAnalysis-georgeipe
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, 文本分析, 自然语言处理, 舆情分析, 用户反馈, 数据挖掘
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：数据记录时间未明确，可视为特定时期的推文快照。
地理范围：推文来源于全球范围内的Twitter用户，涉及多家航空公司。
数据维度：包括推文ID（tweet_id）、情感倾向（airline_sentiment）、情感置信度（airline_sentiment_confidence）、负面原因（negativereason）、负面原因置信度（negativereason_confidence）、航空公司名称（airline）、情感分析黄金标准（airline_sentiment_gold）、负面原因黄金标准（negativereason_gold）、转发数（retweet_count）、推文文本（text）、推文坐标（tweet_coord）、推文创建时间（tweet_created）、推文位置（tweet_location）和用户时区（user_timezone）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，方便数据分析和处理。数据已进行初步结构化处理，但可能需要进一步清洗和预处理。
该数据集特别适用于情感分析、舆情分析和用户行为研究。
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，如情感分类模型构建、用户情绪变化趋势分析等。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析的数据支持，帮助其了解用户对服务的评价、改进服务质量、优化营销策略等。
决策支持：支持航空公司进行市场调研、产品改进、危机公关等方面的决策，从而提升客户满意度和品牌形象。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术，并了解社交媒体数据分析的应用。
此数据集尤其适合用于探索用户对航空公司的情感表达规律，帮助用户实现对用户反馈的深入理解和分析，从而优化服务和提升用户体验。
