社交媒体情绪分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-soumallyabishayee
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本分类, 推文数据, 自然语言处理, 情绪识别, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了用户在社交媒体上表达的情绪倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，推文创建于2015年2月24日。
地理范围：数据未明确限定地理范围，推文可能来自全球各地。
数据维度：数据集包括多个字段，如tweet_id（推文ID）、airline_sentiment（航空公司情感，包括积极、消极和中性）、airline_sentiment_confidence（情感置信度）、negativereason（负面原因）、negativereason_confidence（负面原因置信度）、airline（航空公司）、retweet_count（转发数量）、text（推文文本）、tweet_coord（推文坐标）、tweet_created（推文创建时间）、tweet_location（推文位置）、user_timezone（用户时区）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Text Classification_tweetscsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter，已进行结构化处理，包含情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析和机器学习模型构建。
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、自然语言处理、社交媒体分析等领域的学术研究，如情感分类模型构建、情感趋势分析等。
行业应用：可以为航空公司、市场营销部门、品牌管理部门提供数据支持，用于监测用户对产品或服务的反馈，进行舆情监控和市场分析。
决策支持：支持企业在产品改进、服务优化、市场营销策略制定方面的决策。
教育和培训：作为情感分析、文本挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户在社交媒体上的情感表达规律，帮助用户构建情感分析模型、进行舆情分析、优化市场策略。
