航空公司客户情绪分析推特数据集AirlineCustomerSentimentAnalysisTweets-bhaskar0020
数据来源：互联网公开数据
标签：客户情绪分析, 社交媒体, 情感分析, 自然语言处理, 航空公司, 文本分类, 舆情分析, 推特
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户对于航空公司的评论和情绪。主要特征如下：
时间跨度：数据集中推文的创建时间为2015年2月24日。
地理范围：数据来源于Twitter平台，推文可能来自全球各地，但具体地理分布信息有限。
数据维度：数据集包括多项数据，如推文ID（tweet_id），航空公司情感（airline_sentiment，包括正面、负面和中性），情感置信度（airline_sentiment_confidence），负面原因（negativereason），负面原因置信度（negativereason_confidence），航空公司名称（airline），用户名（name），转发数（retweet_count），推文文本（text），推文坐标（tweet_coord），推文创建时间（tweet_created），推文位置（tweet_location），用户时区（user_timezone）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究，并可用于评估航空公司客户服务质量。
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、自然语言处理等领域的学术研究，例如情绪识别、观点挖掘、情感趋势分析等。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析的数据支持，帮助其改进服务质量、优化营销策略、监测品牌声誉。
决策支持：支持航空公司在客户服务、产品开发、市场推广等方面的决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解情感分析的流程和应用。
此数据集特别适合用于分析用户对航空公司的情感倾向，并探索影响客户情绪的关键因素，进而帮助航空公司提升客户满意度。
