新冠疫情社交媒体推文分析数据集COVID-19SocialMediaTweetAnalysis-lukeimurfather
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 社交媒体, Twitter, 文本分析, 舆情分析, 情感分析, 自然语言处理, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了关于新冠疫情（COVID-19）的社交媒体讨论。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中于2020年2月5日。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户，推文内容涉及对新冠疫情的讨论和观点表达。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（推文索引，非关键字段）、“dt”（推文发布时间）和“txt”（推文文本内容）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为nCoV_tweets.csv，易于文本处理和分析。
数据来源：数据来源于Twitter平台公开数据，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于新冠疫情相关的舆情分析、情感分析、热点话题追踪等研究。
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：适用于公共卫生、社会学、传播学等领域的学术研究，例如疫情期间的社会情绪分析、信息传播模式研究等。
行业应用：可以为卫生健康机构、政府部门提供数据支持，用于监测公众对疫情的反应、评估宣传效果、辅助决策制定。
决策支持：支持疫情期间的风险评估、政策制定和公共沟通策略的优化。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、数据分析等课程的案例，帮助学生和研究人员理解社交媒体数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上关于新冠疫情的讨论内容和情感演变，帮助用户了解公众关注点、评估信息传播趋势，并为相关决策提供数据支撑。
