社交媒体用户行为分析数据集SocialMediaUserBehaviorAnalysisDataset-harshsaini10
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 用户行为, 内容分析, 文本挖掘, 情感分析, 品牌推广, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户发布内容和互动行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年至2020年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：数据集包括“id”（唯一标识符）、“date”（发布日期）、“likes”（点赞数）、“content”（文本内容）、“username”（用户名）、“media”（媒体文件，如图片或视频）和“inferred company”（推断的公司或品牌）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为behaviour_simulation_train.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台公开信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于社交媒体用户行为研究、品牌推广分析和内容效果评估。
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：适用于社交媒体内容分析、用户行为模式研究、情感分析、以及品牌声誉管理等研究。
行业应用：可以为市场营销、广告投放、公共关系等行业提供数据支持，尤其在评估营销活动效果、分析用户兴趣偏好方面。
决策支持：支持企业制定社交媒体策略、优化内容创作、提升用户互动率。
教育和培训：作为数据科学、市场营销、传播学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体生态。
此数据集特别适合用于探索内容与用户互动之间的关系，评估不同类型内容的传播效果，并分析品牌在社交媒体上的表现。
