标题：航空情感分析数据集社交媒体情感分析的黄金标准
数据内容：
该数据集包含来自社交媒体平台的航空相关推文数据，涉及航空公司、情感分析、地理位置、时间戳等多个维度。具体字段包括：
- tweet_id：推文的唯一标识符
- airline_sentiment：推文对航空公司的整体情感倾向（正面、负面、中性）
- airline_sentiment_confidence：情感分析置信度
- negativereason：负面情感的具体原因（如航班延误、服务差等）
- negativereason_confidence：负面原因分析的置信度
- airline：涉及的航空公司名称
- airline_sentiment_gold：经过人工标注的情感倾向（用于模型评估）
- name：用户的昵称或账户名
- negativereason_gold：人工标注的负面原因
- retweet_count：推文的转发次数
- text：推文的具体内容
- tweet_coord：推文的地理位置坐标
- tweet_created：推文的创建时间
- tweet_location：推文的地理位置信息
- user_timezone：用户的时区信息
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的分析和研究：
1. 航空业：分析客户情绪，优化服务质量，提升品牌声誉。
2. 社交媒体分析：研究用户情感倾向及其影响因素，优化内容策略。
3. 自然语言处理（NLP）：训练和评估情感分析模型。
4. 市场研究：了解消费者对航空公司的看法和偏好。
5. 客户服务：识别负面反馈并及时响应，改善客户体验。
标签：航空情感分析, 社交媒体, 自然语言处理, 数据分析, 客户服务, 品牌声誉, 航空公司, 用户行为, 情感分析, 时间序列分析
行业分类：
- 航空业
- 社交媒体
- 自然语言处理
- 市场研究
- 客户服务
- 数据科学
