航空旅客情感分析推文数据集AirlinesPassengerSentimentAnalysisTweets-lamiabendebane
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 航空, 文本分析, 情绪识别, 数据挖掘, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的航空旅客推文数据，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：数据创建时间为2015年2月24日，提供了一个特定时间点的快照。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户，涉及多家航空公司。
数据维度：数据集包含多个字段，如tweet_id（推文ID）、sentiment（情感倾向）、airline_sentiment_confidence（情感置信度）、negativereason（负面原因）、airline（航空公司）、retweet_count（转发数）、text（推文文本）、tweet_coord（推文坐标）、tweet_created（推文创建时间）、tweet_location（推文位置）、user_timezone（用户时区）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter平台，经过一定的数据清洗和标注，提供了情感分析的标签。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、机器学习和自然语言处理等研究。
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、情绪识别、文本分类等领域的学术研究，例如分析航空旅客的情感变化、研究负面原因与情感的关系。
行业应用：为航空公司提供客户反馈分析，帮助其改善服务质量、优化客户体验、进行市场营销策略调整。
决策支持：支持航空公司在服务改进、产品优化和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、机器学习等课程的案例研究材料，帮助学生了解情感分析的应用和实践。
此数据集特别适合用于探索航空旅客的情感反馈规律，帮助用户实现对航空公司服务质量的评估和改进。
