社交媒体数据科学推文互动分析数据集-2020至2022年-jhonny1201
数据来源：互联网公开数据
标签：数据科学，社交媒体，推文，Twitter，文本分析，用户互动，时间序列，情感分析
数据概述：
本数据集收录了2020年至2022年期间从社交网络Twitter上抓取的、与数据科学相关的推文数据，总计包含370,905条独立推文。所有推文均包含话题标签DataScience，因此与数据科学领域相关。数据集包含了以下变量：
created_at：推文发布时间戳。
name：发布推文的用户的姓名。
username：发布推文的用户的用户名。
message：推文的文本内容。
link：推文的链接。
likes_count：推文的点赞数量。
shares_count：推文的转发（分享）数量。
comments_count：推文的评论数量。
user_link：发布推文的用户的个人主页链接。
id_post：推文的ID。
date：标准化的日期，格式为年-月-日。
hour：推文发布的小时。
weekday：推文发布的星期几。
reactions_count：推文的总互动数，计算方式为likes_count + shares_count + comments_count。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括但不限于：社交媒体内容分析、用户行为研究、情感分析、趋势分析、话题发现、市场营销分析等。研究人员可以利用此数据分析数据科学领域的热门话题、用户互动模式、情感倾向等；市场营销人员可以利用此数据进行品牌监测、竞争对手分析、营销策略优化等；数据科学家和机器学习工程师可以利用此数据进行文本挖掘、自然语言处理、情感分析模型的训练和评估。此外，该数据集也适合用于教育和培训，帮助学习者了解社交媒体数据分析的实践应用。
