推特美国航空公司情感分析数据集TwitterUSAirlineSentimentCleanedData-railoth
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析，社交媒体，数据集，机器学习，自然语言处理，航空业，文本挖掘，客户服务
数据概述： 该数据集包含来自推特平台关于美国航空公司的用户评论和情感分析数据，记录了用户对航空公司的评价和情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2016年。
地理范围：数据覆盖了美国境内的多个航空公司，包括主要的美国航空公司。
数据维度：数据集包括推文内容，用户ID，情感标签（正面，负面，中性），情感分数等变量。还包含用户位置，推文时间等辅助信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本分析和情感分析。
来源信息：数据来源于推特公开的API，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于情感分析，文本挖掘，机器学习等领域的研究和应用，特别是在航空公司客户服务，舆情监控和品牌管理中具有重要价值。
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：适用于航空行业客户满意度，品牌声誉及社交媒体舆情分析等研究，如用户情感倾向分析，投诉热点识别等。
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，舆情监测和品牌管理方面。
决策支持：支持航空公司制定客户服务策略，品牌推广及危机公关，帮助提升客户满意度和品牌形象。
教育和培训：作为自然语言处理，情感分析和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本挖掘和情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户对航空公司的情感倾向和舆情变化，帮助用户实现客户服务优化和品牌管理目标，为航空行业提供数据驱动的决策支持。
