社交媒体情绪分析比特币推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisBitcoinTweets-tomriddle1912
数据来源：互联网公开数据
标签：比特币, 情绪分析, 社交媒体, 文本挖掘, 自然语言处理, 情感分类, 加密货币, 数据集
数据概述：
该数据集包含从社交媒体平台收集的关于比特币的推文数据，记录了用户对加密货币比特币的情绪倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间信息，可视为静态的推文快照。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，推文内容反映了全球对比特币的讨论。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引列）、“sentiment”（情感标签，0代表负面情绪，1代表正面情绪）和“cleaned_tweet”（经过清洗的推文文本）三个主要字段。
数据格式：CSV格式，文件名为mini2.csv，便于文本分析与情感分类模型的构建。
数据来源：推文数据来源于公开的社交媒体平台，并已进行清洗，去除了无关信息，以便进行情感分析。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和自然语言处理相关的研究。
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、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，例如比特币市场情绪分析、情绪与价格波动关系研究等。
行业应用：可以为金融科技公司、加密货币交易所和社交媒体分析平台提供数据支持，尤其是在市场情绪监测、投资者情绪分析、舆情分析等方面。
决策支持：支持加密货币领域的投资决策，帮助投资者了解市场情绪，辅助投资策略制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生理解情感分析的流程，并进行模型训练与评估。
此数据集特别适合用于探索社交媒体情绪对比特币价格的影响，以及识别用户对加密货币的看法。
