新闻情绪与道琼斯工业指数关联分析数据集NewsSentimentDJIACorrelationAnalysis-nipunbharti1
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 情绪分析, 金融市场, 道琼斯指数, 市场预测, 自然语言处理, 时间序列分析, 情感分类
数据概述：
该数据集包含来自新闻媒体的文本数据，并结合了道琼斯工业指数（DJIA）的收盘价信息，旨在研究新闻情绪与股市表现之间的潜在关联。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2008年到2016年。
地理范围：数据主要来源于全球新闻报道，关注美国股市的动态。
数据维度：数据集包含“Date”（日期）、“Label”（标签，指示当日DJIA是否上涨，0代表下跌，1代表上涨）以及25个新闻标题（Top1至Top25）。
数据格式：CSV格式，文件名为Combined_News_DJIA.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开新闻报道，并经过了整合和初步处理。
该数据集适合用于量化金融、自然语言处理和时间序列分析等领域的研究。
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：适用于金融领域和自然语言处理交叉学科的研究，如新闻情绪对股市的影响分析、市场预测模型构建、情感分析在金融领域的应用等。
行业应用：可以为量化投资、风险管理、金融市场预测等行业提供数据支持，特别是在构建基于新闻情绪的交易策略方面。
决策支持：支持金融机构和投资者的决策制定，帮助其更好地理解市场动态和风险因素。
教育和培训：作为金融分析、量化投资、自然语言处理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新闻情绪与股市表现之间的关系。
此数据集特别适合用于探索新闻情绪对股市的影响规律，构建量化交易策略，并提升市场预测的准确性。
