社交媒体用户情感分析推文数据集SocialMediaUserSentimentAnalysisTweets-biswadeeppurkayastha
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 推文, 文本挖掘, 自然语言处理, 情感分类, 用户行为, 数据清洗
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内容及其相关的情感信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年至2020年。
地理范围：数据来源于Twitter平台，未明确标注地域信息，推测为全球范围内的用户生成数据。
数据维度：数据集包括多个字段，如推文ID、发布日期、点赞数、推文内容、用户名、媒体信息、推测公司、分词后的内容、去除停用词和标点符号后的内容、表情符号的键值、表情符号文本、词干提取后的内容、词形还原后的内容等。
数据格式：CSV格式，文件名为df_variance_after_1780.csv，方便进行文本分析和情感建模。
来源信息：数据来源于Twitter平台公开数据，已进行分词、去除停用词、词干提取和词形还原等预处理。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、自然语言处理等领域的研究和应用。
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，如情感识别模型构建、用户情绪变化分析、社交媒体舆情监测等。
行业应用：可以为市场营销、品牌管理、舆情监控等行业提供数据支持，特别是在了解用户反馈、评估市场活动效果、预测市场趋势等方面。
决策支持：支持企业和机构在制定营销策略、产品开发、危机公关等方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析。
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，帮助用户实现情感识别模型的训练、舆情趋势的预测以及用户行为的分析。
