航空公司客户情绪分析推文数据集AirlineCustomerSentimentAnalysisTweets-vaibhavkumarbirajdar
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, 航空公司, 客户反馈, 自然语言处理, 推文数据, 情绪分类
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主要集中在2015年2月。
地理范围：推文数据来源于全球范围，但主要涉及美国航空公司。
数据维度：包括“tweet_id”（推文唯一标识）、“airline_sentiment”（航空公司情感，包括positive、negative、neutral）、“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_created”（推文创建时间）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于Twitter平台，已进行数据清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、客户反馈分析等研究。
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、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，帮助其了解客户满意度、识别服务改进点、优化营销策略。
决策支持：支持航空公司进行市场调研、产品优化和危机公关，从而提升客户体验和品牌声誉。
教育和培训：作为自然语言处理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生掌握情感分析技术和实践。
此数据集特别适合用于探索用户对航空公司的情感表达，帮助用户实现对客户情绪的量化分析，从而优化服务和提升客户满意度。
