印尼电商平台Blibli用户推文情感分析数据集IndonesianE-commercePlatformBlibliUserTweetSentimentAnalysis-muhshoburfattah
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 电商平台, 用户评论, 文本挖掘, 自然语言处理, 印尼语, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自印尼电商平台Blibli的推文数据，记录了用户在社交媒体上发布的关于该平台的评论与反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2024年10月20日。
地理范围：数据主要来自印尼社交媒体用户。
数据维度：包括推文的详细信息，如conversation_id_str（对话ID）、created_at（创建时间）、favorite_count（点赞数）、full_text（推文内容）、id_str（推文ID）、image_url（图片链接）、in_reply_to_screen_name（回复用户）、lang（语言）、location（位置信息）、quote_count（引用数）、reply_count（回复数）、retweet_count（转发数）、tweet_url（推文链接）、user_id_str（用户ID）、user（用户信息）、sentimen（情感标签，可能为自动标注结果）、sentimen_manual（人工标注情感标签）等。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：Analisis Jejaring Sosial - master.csv, blibli_for_sentiment.csv, blibli_cleaned.csv，便于文本分析和情感分析模型的构建。
数据来源：数据来源于社交媒体平台。
该数据集适合用于情感分析、舆情分析、用户行为分析等领域。
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：适用于情感分析、自然语言处理、社交媒体分析等领域的研究，如情感分类、主题建模、意见挖掘等。
行业应用：为电商平台提供用户反馈分析、市场调研、产品改进等方面的数据支持，帮助平台了解用户满意度，优化服务体验。
决策支持：支持企业进行品牌声誉管理、市场营销策略制定、产品推广效果评估等。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、情感分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户对Blibli平台的情感倾向，分析用户评价与平台服务之间的关系，从而提升用户满意度和平台竞争力。
