航空旅客情感分析推文数据集AirlinePassengerSentimentAnalysisTweets-viratkothari
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 社交媒体, 航空业, 自然语言处理, 情感分类, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了航空旅客对航空公司的情感反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从tweet_created字段推断，数据记录时间跨度可能集中在2015年2月。
地理范围：数据来源为Twitter，推文内容可能涵盖全球范围内的航空旅客。
数据维度：数据集包括多个字段，如tweet_id（推文ID），airline_sentiment（航空公司情感，包括正面、负面和中性），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），retweet_count（转发数），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，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Twitter，并经过清洗和标注，用于情感分析研究。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘和机器学习研究。
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研究，例如，分析乘客对不同航空公司的情感差异，研究负面情绪的触发原因等。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析，辅助航空公司改进服务、优化运营策略，提升客户满意度。
决策支持：支持航空公司进行舆情监测，帮助其快速响应客户反馈，及时处理负面情绪，维护品牌声誉。
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理解情感分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索航空旅客的情感表达规律，分析影响乘客情感的关键因素，从而提升航空公司的服务质量和客户体验。
