2024年美国航空公司推特情感分析数据集TwitterUSAirlineSentimentDataset2024-datascientist97
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，情感分析，数据集，机器学习，自然语言处理，航空公司，用户体验，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自2024年美国主要航空公司的推特（Twitter）公开评论数据，记录了用户对航空服务的情感表达。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2024年1月到2024年12月。
地理范围：数据覆盖了美国境内主要航空公司的用户评论，包括但不限于达美航空，美国航空，联合航空等。
数据维度：数据集包括推文内容，发布时间，用户信息，情感标签（如正面，负面，中性），航空公司名称等变量。同时包含部分用户的地理位置信息（经纬度）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于推特公开API和航空公司的官方账号交互数据，已进行标准化和清洗，去除重复和无关信息。
该数据集适合用于社交媒体情感分析，用户行为研究以及航空公司服务改进等领域，特别是在自然语言处理，情感分类和机器学习模型训练中具有重要应用价值。
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：适用于社交媒体情感传播，用户满意度研究等学术研究，如航空服务质量对用户情感的影响，特定事件引发的情感波动等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在客户服务改进，危机公关和品牌声誉管理方面。
决策支持：支持航空公司理解用户情感变化，制定针对性的服务改进策略和危机应对措施。
教育和培训：作为自然语言处理，数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析，文本分类及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户对航空服务的情感反馈规律与趋势，帮助用户实现准确的情感分类，优化服务质量，提升客户满意度和品牌忠诚度。
