在线学校情感分析数据集Sentiment-Sekolah-OnlineDataset-agielasyari1
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析，在线教育，数据集，自然语言处理，文本挖掘，机器学习，教育技术，用户反馈
数据概述： 该数据集包含来自在线学校平台的用户评论和反馈数据，记录了学生对课程，教师和平台的情感态度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的在线教育平台，包括亚洲，北美和欧洲的用户。
数据维度：数据集包括用户评论文本，情感标签（如正面，负面，中性），课程类别，评论时间，用户基本信息（如年龄，性别）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个在线教育平台的公开用户评论，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于情感分析，自然语言处理及机器学习等领域的研究和应用，特别是在文本情感分类，用户满意度分析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：适用于情感分析，用户行为研究及在线教育体验评估等学术研究，如学生满意度调查，课程质量评估等。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在课程优化，教师培训及平台改进方面。
决策支持：支持在线教育平台的用户满意度管理和策略优化，帮助平台制定更符合用户需求的教学和运营策略。
教育和培训：作为自然语言处理，情感分析及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术和用户反馈分析方法。
此数据集特别适合用于探索在线教育平台的用户情感与反馈规律，帮助用户实现情感分类，用户满意度提升等目标，为在线教育的质量改进和用户体验优化提供数据支持。
