航空公司顾客情感分析推文数据集AirlineCustomerSentimentAnalysisTweets-caroline7997

数据来源：互联网公开数据

标签：情感分析, 文本挖掘, 社交媒体, 航空公司, 顾客反馈, 自然语言处理, 情绪识别, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了用户对航空公司的情感反馈。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2015年2月。地理范围：数据主要来源于全球范围内的Twitter用户，推文内容涉及多家航空公司。数据维度：数据集包括“tweet_id”（推文ID）、“airline_sentiment”（航空公司情感，包括积极、消极和中性）、“airline_sentiment_confidence”（情感置信度）、“negativereason”（负面原因）、“airline”（航空公司名称）、“text”（推文文本）、“tweet_coord”（推文坐标）、“tweet_created”（推文创建时间）、“tweet_location”（推文发布地点）和“user_timezone”（用户时区）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于数据分析和文本处理。来源信息：数据来源于Twitter公开数据，已进行结构化处理。该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、舆情分析等研究。

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：适用于情感分析、自然语言处理、社交媒体分析等领域的学术研究，如情感分类模型构建、负面原因分析、用户情绪变化趋势研究等。行业应用：为航空公司提供顾客反馈分析数据支持，帮助航空公司了解顾客满意度、改进服务质量、优化营销策略。决策支持：支持航空公司在产品改进、服务提升、危机公关等方面的决策制定。教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、数据科学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。此数据集特别适合用于探索航空公司顾客的情感表达规律，帮助用户实现对顾客情绪的深入理解，优化服务体验和提升品牌形象。