推特用户言论情感分析数据集TwitterUserSentimentAnalysisDataset-sumiarnimoka
数据来源：互联网公开数据
标签：推特数据, 情感分析, 自然语言处理, 社交媒体, 文本挖掘, 用户行为, 舆情分析, 文本分类
数据概述：
该数据集包含来自推特（Twitter）平台的公开推文数据，记录了用户发布文本内容及其相关交互信息，可用于情感分析、用户行为研究等。主要特征如下：
时间跨度：数据集中推文发布时间集中在2023年12月。
地理范围：数据主要来源于推特平台，推文语言多样，未明确限定特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个字段，如创建时间（created_at）、推文ID（id_str）、推文全文（full_text）、引用计数（quote_count）、回复计数（reply_count）、转发计数（retweet_count）、喜欢计数（favorite_count）、语言（lang）、用户ID（user_id_str）、会话ID（conversation_id_str）、用户名（username）和推文链接（tweet_url）等。
数据格式：CSV格式，文件名为datasetTwitter.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于推特公开API或其他数据抓取方式，已进行结构化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于社交媒体文本分析、情感识别、用户行为研究等领域。
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：适用于社会科学、传播学、计算机科学等领域的研究，如情感趋势分析、舆情监测、用户画像构建等。
行业应用：可以为市场营销、品牌管理、公共关系等行业提供数据支持，如市场调研、竞品分析、危机公关等。
决策支持：支持企业和机构进行数据驱动的决策，如优化营销策略、改进产品设计、监测社会舆情等。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、数据分析等课程的教学案例，帮助学生掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索推特用户言论的情感分布、热点话题，以及用户之间的互动关系，从而帮助用户实现情感分析、舆情监测等目标。
