情绪变化趋势分析数据集EmotionChangeTrendAnalysis-mdquilindo
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪识别, 情感分析, 时间序列, 情绪趋势, 行为数据, 机器学习, 情感计算, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含从特定来源收集的情绪变化趋势数据，记录了不同时间段内个体情绪的波动情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从文件命名来看，可能代表了不同情绪在一段时间内的变化趋势。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为特定人群或场景下的情绪数据。
数据维度：数据集包含多种情绪相关的数据，如愤怒、快乐、中性、悲伤等情绪的趋势变化，以及与行为相关的指标。数据中的关键字段包括会话标识（sesion）、斜率（slope）、趋势（trend）、累积正向指标（accum_pos）、累积行为指标（accum_action）等，以及不同行为的发生情况。
数据格式：CSV格式，数据存储在多个文件中，例如trend_neu_short.csv、trend_hap_short.csv等，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于未知来源，但从数据结构来看，可能来自于对用户行为或情绪的长期监测与记录。已进行初步的数据整理和结构化。
该数据集适合用于情绪识别、情感分析、时间序列分析以及行为模式研究。
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：适用于心理学、社会学、人工智能等领域的学术研究，例如情绪变化规律研究、行为预测模型构建等。
行业应用：可以为社交媒体、市场营销、用户体验设计等行业提供数据支持，尤其是在用户情绪分析、个性化推荐、情感化交互等领域。
决策支持：支持企业进行用户行为分析、产品优化、市场策略制定，帮助企业更好地理解用户需求。
教育和培训：作为数据科学、人工智能、心理学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情绪分析和时间序列分析。
此数据集特别适合用于探索不同情绪在时间维度上的变化规律，以及情绪与行为之间的关联，帮助用户实现情绪识别、行为预测等目标。
