推特情感分析与用户特征数据集TwitterSentimentAnalysisandUserAttributes-akashharh
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 自然语言处理, 文本分类, 用户画像, 推特数据, 社交媒体, 数据挖掘, 情绪识别
数据概述：
该数据集包含来自推特平台的用户推文数据，记录了推文文本、情感标签以及用户相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的推文快照。
地理范围：数据覆盖全球范围，推文源自不同国家的用户。
数据维度：包括“textID”（推文唯一标识）、“text”（推文文本）、“selected_text”（选中的文本片段，通常为表达情感的核心部分）、“sentiment”（情感标签，包括“positive”、“negative”和“neutral”）、“Time of Tweet”（推文发布时间段，如“morning”、“noon”、“night”）、“Age of User”（用户年龄段）、“Country”（用户所在国家）、“Population -2020”（国家人口，2020年数据）、“Land Area (Km²)”（国家陆地面积）和“Density (P/Km²)”（人口密度）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为text2train.csv，便于文本处理和分析。
该数据集适合用于情感分析、用户画像构建、文本分类以及探索情感表达与用户属性之间的关系。
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：适用于自然语言处理、情感分析、社会学等领域的研究，如情感分析模型构建、用户行为分析、跨文化情感差异研究等。
行业应用：为社交媒体分析、市场调研、品牌声誉管理等行业提供数据支持，尤其在舆情监测、用户反馈分析、市场趋势预测等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行产品改进、市场营销策略制定，以及政府部门进行社会舆情监测和风险评估。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、社会计算等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解情感分析、文本挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索推文情感表达规律、用户特征与情感倾向之间的关系，以及不同国家用户的情感差异，帮助用户提升情感分析模型的准确性，实现更精准的舆情分析和用户洞察。
