航空公司用户推特情感分析数据集AirlineCustomerTweetsSentimentAnalysis-nimrahlutfi
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 航空业, 文本挖掘, 用户反馈, 情绪识别, 自然语言处理, 数据标注
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，推测为2015年2月24日。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户，涉及多家航空公司。
数据维度：数据集包括多个字段，如tweet_id（推文唯一标识符）、airline_sentiment（情感倾向，如积极、消极、中立）、airline_sentiment_confidence（情感置信度）、negativereason（消极原因）、airline（航空公司）、text（推文文本）、tweet_coord（推文坐标）、tweet_created（推文创建时间）、tweet_location（推文发布地点）、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。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，已进行结构化处理，便于情感分析等应用。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘和用户行为研究。
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：适用于情感分析、自然语言处理、社交媒体分析等领域的学术研究，如情感分类模型的构建、用户情绪变化趋势分析等。
行业应用：可以为航空公司提供用户反馈分析支持，帮助航空公司了解客户满意度、改进服务质量、优化营销策略。
决策支持：支持航空公司进行市场调研、竞争对手分析和风险管理。
教育和培训：作为自然语言处理、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解情感分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索用户对航空公司的情感表达，评估航空公司服务质量，并为航空公司提供数据驱动的改进建议。
