宾夕法尼亚交通局SEPTA推文与OTP历史数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：SEPTA,推特,公共交通,准时性分析,数据挖掘,社交媒体分析,时间序列
数据概述：
本数据集整理自SEPTA（费城东南宾夕法尼亚交通局）的社交媒体推文数据，旨在支持参与Kaggle竞赛的用户结合OTP（On-Time Performance，准点率）数据进行多维分析。数据记录涵盖了SEPTA在运营过程中通过Twitter发布的消息内容，为研究交通信息传播效率、用户互动及其与运营表现之间的关系提供了基础。
字段定义： 由于原始描述未提供具体字段信息，以下为可能字段示例，具体需根据数据实际情况确认：
tweet_id：推文唯一标识
timestamp：推文发布时间
content：推文文本内容
retweet_count：转发数量
like_count：点赞数量
reply_count：评论数量
sentiment（如有）：情绪分析结果
otp_reference_time（如有关联）：关联的OTP数据时间点
数据特征：
以Twitter推文为主，内容丰富，带有时间戳
可与OTP数据关联分析
适用于文本分析、情绪识别和交通运行研究
数据体量适中，适合快速建模与探索性数据分析
数据来源： 数据通过TWINT（一个无需API Key即可采集Twitter数据的开源工具）采集自SEPTA的官方社交媒体账号。数据用于Kaggle竞赛项目，供公开研究与建模分析使用。
数据格式： 结构化文本数据，可能为CSV或JSON格式，包含时间、文本及互动相关字段。
时间范围： 原始说明未明确时间范围，建议使用者查看数据文件中的时间戳字段获取具体时间段。
更新频率： 本数据集为Kaggle竞赛提供的静态版本，无定期更新计划。
适用场景：
分析公共交通运营机构在社交媒体的信息发布特征
探索推文内容与交通准点率的相关性
进行情绪分析、文本分类、关键词抽取等自然语言处理任务
研究社交媒体在交通信息传递和乘客互动中的作用
