特斯拉推文情感与相关性分析数据集TeslaTweetsSentimentandRelevanceAnalysis-zzishan
数据来源：互联网公开数据
标签：特斯拉, 社交媒体, 情感分析, 文本挖掘, 市场情绪, 舆情分析, 机器学习, 股票预测
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的特斯拉相关推文，记录了推文的发布日期、文本内容以及情感得分和相关性得分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2022年9月29日开始，具体结束时间未知。
地理范围：数据来源于全球Twitter平台，推文内容可能涉及全球范围内的特斯拉相关讨论。
数据维度：数据集包括四个主要字段：发布日期（Date）、推文文本（Tweet）、情感得分（Sentiment Score）和相关性得分（Relevance Score）。
数据格式：CSV格式，文件名为updated_tesla_tweets_with_scores.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter平台，经过了情感分析和相关性评估，并已进行结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、市场情绪分析、社交媒体数据挖掘和股票预测等领域的研究与应用。
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：适用于金融、市场营销和社交媒体分析领域的学术研究，如分析市场情绪对股票价格的影响、评估特斯拉品牌在社交媒体上的声誉等。
行业应用：可以为金融机构、市场研究公司和品牌管理部门提供数据支持，尤其是在监测市场动向、评估营销活动效果和进行风险管理方面。
决策支持：支持投资决策、市场策略制定和公共关系管理，帮助企业更好地了解市场和消费者。
教育和培训：作为数据科学、自然语言处理和金融分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析和市场情绪分析。
此数据集特别适合用于探索特斯拉相关话题在社交媒体上的传播规律，分析消费者对特斯拉产品的态度，以及研究情感得分和相关性得分与市场表现之间的关系，帮助用户实现市场预测、品牌声誉管理等目标。
