航空公司用户推特情感分析数据集AirlineUserTweetsSentimentAnalysis-maisyasen
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 航空公司, 用户评论, 自然语言处理, 文本分类, 情绪识别, Twitter
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情感反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为Twitter用户发布推文的时间。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但推文内容涉及多家航空公司，可能覆盖全球范围。
数据维度：数据集包括多个字段，例如：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）、negativereason_confidence（负面原因置信度）、airline（航空公司名称）、retweet_count（转发次数）和text（推文文本）。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，已进行一定程度的清洗和整理，例如情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘和自然语言处理等领域的研究。
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：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，例如情感分类模型的构建与评估、用户情绪变化趋势分析等。
行业应用：为航空公司提供用户反馈分析，帮助其了解服务质量、改进客户体验、优化营销策略。
决策支持：支持航空公司制定数据驱动的决策，例如产品改进、服务优化、危机公关等。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于分析用户对航空公司的情感倾向，并探索影响用户情绪的关键因素，帮助航空公司提升服务质量和品牌形象。
