2019年至今财经新闻带标签数据集FinancialNewswithLabelssince2019Dataset-cy00cy
数据来源：互联网公开数据
标签：财经新闻，文本分析，数据集，情感分析，机器学习，自然语言处理，新闻分类，时间序列
数据概述： 该数据集包含自2019年以来来自多个财经媒体的新闻文章，每篇文章均带有相应的标签或分类。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2023年。
地理范围：数据覆盖全球多个主要金融市场和经济体，包括中国，美国，欧盟等。
数据维度：数据集包括新闻标题，正文内容，发布日期，新闻来源，情感标签（如正面，负面，中性），新闻分类（如股票，债券，外汇等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于多个财经新闻网站和数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于财经新闻分析，情感分析，文本分类，机器学习模型训练等领域，特别是在新闻情感预测，市场趋势分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于财经新闻的情感分析，市场情绪研究，新闻对市场影响的学术研究，如新闻内容对股票价格的影响分析等。
行业应用：可以为金融机构，投资公司提供数据支持，特别是在市场情绪监测，投资决策支持方面。
决策支持：支持财经新闻的情感分析和市场趋势预测，帮助投资者和分析师制定更科学的投资策略。
教育和培训：作为财经，数据科学及自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解财经新闻分析，情感分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索财经新闻的情感变化与市场趋势的关联，帮助用户实现更准确的市场情绪分析和预测，优化投资决策，提升市场预测精度。
