新冠疫情推文情感分析数据集COVID-19TweetSentimentAnalysis-yashbansal1099
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 社交媒体, 情感分析, 文本挖掘, 推文数据, 机器学习, 舆情分析, 疫情传播
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台上的推文数据，记录了与新冠疫情相关的内容及其对应的用户互动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但推文内容主要围绕新冠疫情展开，推测数据采集时间范围与疫情发展时间线相关。
地理范围：数据来源于全球推文，涵盖了不同国家和地区的用户发布的推文信息。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：
index：推文的索引标识。
User：用户的标识符。
Tweet：推文的文本内容。
Retweet count：推文的转发次数。
Likes count：推文的点赞数量。
Tweet value：推文的价值评估，具体计算方式未知。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_data.csv、test_data.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，经过清洗和处理，适合用于情感分析、舆情分析等研究。
该数据集适合用于研究社交媒体上关于新冠疫情的讨论，以及对推文内容的情感分析和传播趋势分析。
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：适用于疫情期间社交媒体舆情分析、情感分析、传播动力学研究，以及疫情相关话题的演变趋势分析。
行业应用：为公共卫生部门、媒体机构和市场研究机构提供数据支持，用于监测公众情绪、评估疫情应对措施的效果、以及预测疫情发展趋势。
决策支持：支持政府部门和企业制定应对疫情的策略，优化信息传播，提升公众沟通效果。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、社交媒体分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索社交媒体信息传播规律、评估公众对疫情的反应，并支持构建预测模型，以辅助决策和应对突发公共卫生事件。
