航空旅行客户情感分析数据集AviationTravelCustomerSentimentAnalysis-thomassimm
数据来源：互联网公开数据
标签：航空旅行, 客户情感, 文本分析, 社交媒体, 情绪识别, 航空公司, 文本挖掘, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户关于航空旅行体验的推文信息，主要用于分析客户对航空公司的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但推文中的时间戳表明其为2018年数据。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的社交媒体用户，具体区域未作限定。
数据维度：包括推文发布时间（date）、用户ID（user）、推文内容（tweet）、以及与旅行相关的关键字段，如查询（query）、业务（business）、酒店（hotel）、航班（flight）、价格（price）、利用（exploit）、假期（holiday）、负面情感（negative）、正面情感（positive）等。
数据格式：CSV格式，包含df_Jet2_calcs(1).csv和df_Tui_calcs(1).csv两个文件，便于进行文本分析和情感分析。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，已进行结构化处理，提取了关键信息，为后续分析提供了便利。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、以及与旅行相关的市场调查和客户满意度研究。
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、市场营销等领域的研究，如情感趋势分析、用户行为分析、品牌声誉评估等。
行业应用：为航空公司、旅游公司提供数据支持，尤其在客户服务优化、市场策略制定、产品改进等方面。
决策支持：支持企业进行客户满意度调查、市场趋势分析，辅助决策制定。
教育和培训：作为文本分析、情感分析、社交媒体数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生理解相关概念和方法。
此数据集特别适合用于探索客户对航空公司服务的评价与反馈，帮助用户了解客户需求，优化服务质量。
