航空公司客户情绪分析推文数据集AirlineCustomerSentimentAnalysisTweets-mingzwhy
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本挖掘, 自然语言处理, 航空公司, 客户反馈, 情绪识别, 数据挖掘
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评论和情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据主要采集于2015年2月24日。
地理范围：推文内容主要涉及全球范围内的航空公司。
数据维度：包括推文ID、情感倾向（积极、消极、中性）、情感置信度、负面原因、航空公司、推文文本、转发次数、创建时间、用户位置、用户时区等。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Twitter公开API，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、客户反馈分析等领域的研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析、社交媒体分析等领域的学术研究，例如情感分类模型构建、情绪趋势分析等。
行业应用：可以为航空公司提供客户反馈分析的数据支持，用于改进客户服务、优化运营策略、提升品牌声誉。
决策支持：支持航空公司制定数据驱动的决策，如调整营销活动、改进产品和服务、监测竞争对手动态。
教育和培训：作为自然语言处理、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解情感分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索航空公司客户的情感分布、负面情绪的原因，以及不同航空公司之间的客户满意度差异，从而帮助用户优化客户体验和提升业务表现。
