美国航空公司推特情感分析数据集TwitterUSAirlineSentimentAnalysis-talhaashfaqds
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本挖掘, 航空公司, 舆情分析, 自然语言处理, 情绪识别, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了用户对美国航空公司的情感反馈。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：数据主要来源于美国地区的推特用户。
数据维度：数据集包括推文ID（tweet_id）、情感极性（airline_sentiment，包括正面、负面和中性）、情感置信度（airline_sentiment_confidence）、负面原因（negativereason）、负面原因置信度（negativereason_confidence）、航空公司名称（airline）、推文文本（text）、转发数（retweet_count）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Twitter US Airline Sentiment.csv，方便数据分析与处理。数据已进行初步清洗，包含情感标注。
来源信息：数据来源于Twitter公开API，并由第三方整理和标注，用于情感分析研究。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和舆情监测等研究。
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、机器学习等领域的学术研究，例如情感分类模型的构建、情感趋势分析等。
行业应用：可以为航空公司提供客户反馈分析，帮助其改进服务质量、优化营销策略和提升客户满意度。
决策支持：支持企业进行舆情监控和危机公关，及时了解公众对品牌的评价，并做出相应调整。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索航空公司相关话题的公众情绪，并为航空公司提供改进服务和提升品牌形象的依据。
