推特用户活跃度与内容分析数据集-基于TwitterAPI抓取数据-时间跨度待定-dzikrifaizziyan
数据来源：互联网公开数据 (通过Twitter API抓取)
标签：推特,Twitter,社交媒体,用户行为,文本分析,情感分析,数据抓取,API,Python,Databricks
数据概述：
本数据集通过Twitter API抓取推特数据，旨在分析用户活跃度、内容特征和情感倾向。数据内容涵盖了特定时间段内（时间跨度待定，例如：过去一周，过去一个月）的推文信息，包括但不限于：推文文本、发布时间、用户ID、用户名、转发数、点赞数、评论数、话题标签（hashtags）、用户关注者数量、用户关注人数、用户个人简介等。数据抓取将遵循Twitter API的使用条款和速率限制。数据集的规模将取决于API调用频率和数据存储策略。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括：社交媒体趋势分析、用户行为分析、情感分析、舆情监测、市场营销分析、内容推荐系统构建等。研究人员可以利用该数据分析特定话题的传播规律、用户对不同内容的反应、热门话题的演变趋势等。市场营销人员可以利用该数据了解目标受众的兴趣爱好，评估营销活动的有效性。新闻媒体可以利用该数据监测社会舆情，了解公众对时事的看法。数据集也适用于教育和培训，帮助学习者掌握数据抓取、数据清洗、数据分析等技能。通过在Databricks平台上进行处理，可以实现数据的分布式处理和高效分析。
