航空旅客情绪分析推特数据集AirlinePassengerSentimentAnalysisTwitterDataset-vedaangchopra
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 推特数据, 航空业, 自然语言处理, 文本挖掘, 情绪分类, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了乘客对航空公司的情感反馈，旨在用于分析航空公司的服务质量和乘客满意度。主要特征如下：
时间跨度：数据采集时间集中在2015年2月。
地理范围：数据主要来源于推特用户，推文的地理位置信息有所缺失，但主要涉及美国及全球范围内的航线。
数据维度：数据集包含多项指标，包括tweet_id（推文唯一标识）、airline_sentiment（航空公司情感，如positive、negative、neutral）、airline（航空公司名称）、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（推文发布位置）、user_timezone（用户时区）等。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，文件名为0000000000002747_training_twitter_x_y_train.csv和0000000000002747_test_twitter_x_test.csv，便于数据处理和分析。
数据来源于Twitter平台，数据已进行初步清洗和标注，提供了情感标签。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等相关研究。
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、文本挖掘等领域的研究，例如分析乘客对不同航空公司服务质量的反馈，研究社交媒体上的舆情趋势。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，帮助其了解乘客的真实感受，改进服务质量，优化市场营销策略。
决策支持：支持航空公司进行决策，如改进服务流程、调整航线布局、优化客户关系管理等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索航空乘客的情感表达与航空公司服务之间的关系，帮助用户实现对航空公司服务质量的量化评估和改进。
