社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-akashkathole
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 自然语言处理, 社交媒体, 推文, 情绪识别, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户发布的文本信息及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但推测为2009年前后的推文数据。
地理范围：数据包含来自全球不同国家的用户推文，并提供了用户所在国家的相关人口和地理信息。
数据维度：数据集包括“textID”（推文唯一标识符）、“text”（推文文本）、“sentiment”（情感标签，如positive, negative, neutral）、“Time of Tweet”（推文发布时间，如morning, noon, night）、“Age of User”（用户年龄段）、“Country”（用户所在国家）、“Population -2020”（国家人口）、“Land Area (Km²)”（国家土地面积）和“Density (P/Km²)”（人口密度）等字段。
数据格式：CSV格式，包含test.csv，testdata.manual.2009.06.14.csv，train.csv，training.1600000.processed.noemoticon.csv四个文件，便于数据分析和处理。其中training.1600000.processed.noemoticon.csv包含“polarity of tweet ”, “id of the tweet”, “date of the tweet”, “query”, “user”, “text of the tweet ”字段。
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、文本分类、自然语言处理等领域的学术研究，如情感极性预测、情绪识别、用户行为分析等。
行业应用：为社交媒体监测、舆情分析、市场调研等行业提供数据支持，特别是在品牌声誉管理、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持企业和组织进行基于社交媒体数据的决策制定，例如优化营销策略、改进产品设计等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析的应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情感表达模式，以及情感与用户属性、地理位置之间的关系，从而帮助用户实现对市场趋势的深入洞察和精准预测。
