金融交易与自然语言处理情绪分析数据集TradingDataSetUsingNLPSentiment-panchacookie
数据来源：互联网公开数据
标签：金融交易，自然语言处理，情绪分析，数据集，股票市场，机器学习，文本分析，经济研究
数据概述： 该数据集包含来自金融市场的交易数据，结合了自然语言处理技术对相关文本的情绪分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球主要金融市场的股票交易数据，包括北美，欧洲和亚太地区。
数据维度：数据集包括每日交易数据，股票代码，交易量，价格变动，以及与股票相关的新闻标题，社交媒体评论等文本数据，并进行了情绪分析标注。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的金融交易记录和新闻媒体，社交媒体数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融市场的情绪分析，股票市场预测，机器学习模型训练等领域，尤其在文本情绪分析，市场趋势预测等方面具有重要应用价值。
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：适用于金融市场情绪分析，股票市场预测等学术研究，如市场情绪对股票价格影响的研究，新闻情绪与市场反应分析。
行业应用：可以为金融机构，投资者提供数据支持，特别是在市场情绪监测，投资决策支持方面。
决策支持：支持金融市场的情绪监测和策略优化，帮助投资者制定更科学的交易策略。
教育和培训：作为金融学，数据科学及自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情绪分析，市场预测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索金融市场情绪与股票价格的关系，帮助用户实现市场情绪的准确分析，优化投资决策和风险管理，提升市场预测的准确性。
