新闻标题驱动的股票价格波动数据集StockPriceMovementBasedonNewsHeadlineDataset-jehadalitaj
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场，新闻分析，数据集，情感分析，机器学习，金融科技，自然语言处理，市场预测
数据概述： 该数据集包含来自公开金融新闻源和股票市场的数据，记录了新闻标题与股票价格波动之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个主要股票市场的数据，包括美国，欧洲及亚洲的主要交易所。
数据维度：数据集包括新闻标题，发布时间，股票代码，股票价格变动，新闻情感评分等变量。还包括新闻文本内容和相关市场指数数据。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的金融新闻数据库和股票市场数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融科技，情感分析及机器学习等领域的研究和应用，特别是在新闻情感对股票价格影响，市场预测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于金融新闻对股票市场影响的研究，如新闻情感与股价波动的关系分析，市场情绪预测等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在新闻监控，市场预测和投资决策方面。
决策支持：支持金融分析师和投资者基于新闻信息的决策制定，帮助优化投资策略。
教育和培训：作为金融科技，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新闻情感分析和市场预测技术。
此数据集特别适合用于探索新闻标题对股票价格波动的影响规律，帮助用户实现更准确的市场预测，优化投资决策，提高市场分析能力。
