社交媒体情绪分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-atharvpatawar
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 社交媒体, 推文, 自然语言处理, 情绪识别, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了推文内容及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2009年4月。
地理范围：数据来源于Twitter平台，推文内容可能来自全球范围。
数据维度：数据集包括多个字段，如“target”（情感标签，0代表负面，1代表正面），“id”（推文ID），“time”（发布时间），“user”（发推用户），“tweet”（推文内容），“month”（月份），“year”（年份），“month_year”（年月），“day_of_week”（星期几）和“hashtags”（标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为tweets.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter，并进行了情感标注。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：适用于社交媒体情绪分析、情感识别、文本分类等方向的学术研究，例如情感趋势分析、用户情绪变化研究等。
行业应用：可以为市场调研、品牌声誉管理、舆情监测等行业提供数据支持，例如市场活动效果评估、产品用户反馈分析等。
决策支持：支持企业和组织进行基于社交媒体数据的决策，如产品改进、营销策略优化等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员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上的情感表达规律，帮助用户实现情感识别模型的构建、舆情分析和市场趋势预测。
