航空旅客情绪分析推特数据集AirlinePassengerSentimentAnalysisTweets-lonexagwenge
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 推特数据, 航空业, 自然语言处理, 舆情分析, 机器学习, 情绪分类
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户对于航空公司的情绪反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2015年2月。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的Twitter用户。
数据维度：数据集包括“tweet_id”（推文ID）、“airline_sentiment”（航空公司情感倾向，包括积极、消极和中性）、“airline_sentiment_confidence”（情感置信度）、“negativereason”（负面原因）、“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）和“user_timezone”（用户时区）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于文本分析和数据处理。数据来源于Twitter公开API，经过清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究，以及构建机器学习模型。
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、社会计算等领域的学术研究，例如情绪识别、情感趋势分析等。
行业应用：可为航空公司提供数据支持，帮助其了解乘客反馈，改进服务质量，优化营销策略。
决策支持：支持企业进行舆情监测，及时发现并处理负面信息，维护品牌声誉。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于分析航空旅客对不同航空公司的情感反馈，探索旅客情绪与负面原因之间的关系，并预测未来用户的情感趋势。
