推特美国航空公司情感分析数据集TwitterUSAirlineSentimentalAnalysisDataset-shivanshgalav
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，情感分析，数据集，航空公司，机器学习，自然语言处理，文本挖掘，客户服务
数据概述： 该数据集包含来自推特（Twitter）平台的数据，记录了用户对美国航空公司的评论和反馈，并进行了情感标注。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年2月。
地理范围：数据覆盖了美国地区，主要涉及美国各大航空公司的用户评论。
数据维度：数据集包括推文的文本内容，发布时间，用户信息，航空公司名称以及情感标签（正面，负面，中性）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于情感分析，自然语言处理及机器学习等领域，特别是在社交媒体文本分析，客户情绪监测及航空公司服务质量改进方面具有重要应用价值。
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分析，客户反馈研究等学术研究，如用户情感倾向分析，航空公司服务质量评价等。
行业应用：可以为航空公司，客户服务行业提供数据支持，特别是在舆情监测，客户满意度分析及服务改进方面。
决策支持：支持航空公司基于用户反馈的决策制定，如服务优化，营销策略调整等。
教育和培训：作为自然语言处理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上用户对航空公司的情感表达规律与趋势，帮助用户实现准确的情感分类，客户满意度评估及服务质量改进目标，为航空公司的客户关系管理提供数据支持。
