社交媒体名人推文分析数据集SocialMediaCelebrityTweetsAnalysis-nanofan
数据来源：互联网公开数据
标签：推文分析, 社交媒体, 文本挖掘, 情感分析, 用户行为, 名人数据, Twitter, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了四位公众人物的推文内容、互动数据及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明确切时间范围，但从“created_at”字段推测为近期推文。
地理范围：数据主要来源于Twitter平台，未限定特定地理区域，反映了全球范围内的社交媒体用户活动。
数据维度：数据集包含多个字段，如“tweet_id”（推文ID）、“text”（推文文本）、“language”（推文语言）、“type”（推文类型）、“bookmark_count”（收藏数）、“favorite_count”（点赞数）、“retweet_count”（转发数）、“reply_count”（回复数）、“view_count”（浏览数）、“created_at”（创建时间）、“client”（客户端）、“hashtags”（话题标签）、“urls”（链接）、“media_type”（媒体类型）和“media_urls”（媒体链接）。
数据格式：CSV格式，分别以四位公众人物的Twitter用户名命名，如candaceowens_tweets.csv等，方便用户按个体或整体进行分析。数据已进行结构化处理，便于进行数据分析和建模。
该数据集适合用于社交媒体文本分析、用户行为研究和情感分析等领域。
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：适用于社交媒体分析、舆情分析、文本挖掘、情感分析等研究，如推文内容分析、用户互动行为分析、话题传播研究等。
行业应用：可为市场营销、品牌管理、公共关系等行业提供数据支持，用于监测舆情、评估营销活动效果、分析用户偏好等。
决策支持：支持企业和组织在社交媒体上的战略决策，如内容策略优化、用户互动策略制定等。
教育和培训：作为社交媒体分析、数据挖掘、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解社交媒体数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体互动规律、用户行为模式，以及公众人物的影响力分析，帮助用户实现数据驱动的决策和策略优化。
