社交媒体客户服务推文数据集SocialMediaCustomerServiceTweets-akkalbist55
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 客户服务, 推文, 文本分析, 自然语言处理, 情感分析, 对话分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的客户服务对话推文数据，记录了企业与客户之间的互动内容，主要用于分析客户服务质量、用户情感以及对话模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间主要集中在2017年10月31日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但推文内容涉及客户服务，可能来自全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含以下字段：tweet_id（推文ID）、author_id（作者ID）、inbound（是否为入站推文，即客户发出的推文）、created_at（推文创建时间）、text（推文内容）、response_tweet_id（回复的推文ID）、in_response_to_tweet_id（被回复的推文ID）。
数据格式：CSV格式，文件名为twcs.csv和sample.csv，其中twcs.csv为完整数据集，sample.csv为数据集的子集。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘和情感分析领域的学术研究，如客户服务质量评估、用户情感识别、对话流程分析等。
行业应用：为客户服务行业提供数据支持，可用于构建智能客服系统、优化客户服务流程、提升客户满意度。
决策支持：支持企业进行社交媒体客户服务策略的制定，帮助企业了解客户需求、改进服务质量。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索客户服务对话中的用户情感、服务响应效率等，帮助用户实现优化客户服务、提升品牌形象的目标。
