金融市场新闻情感分析数据集FinancialMarketNewsSentimentAnalysisDataset-sushantbmujagule
数据来源：互联网公开数据
标签：金融市场，新闻分析，情感分析，数据集，自然语言处理，机器学习，经济学，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自金融市场的新闻文章和报道，记录了新闻内容及其对应的情感倾向（如正面，负面或中性）。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球主要金融市场，包括美国，欧洲，亚洲等地的金融新闻。
数据维度：数据集包括新闻标题，正文内容，发布日期，情感标签（如正面，负面，中性）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行情感分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于金融新闻网站，财经媒体和公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融市场的情感分析，新闻影响研究，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在自然语言处理和情感分析技术中具有重要价值。
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：适用于金融市场情感分析，新闻对市场情绪影响的研究，如新闻情感与股价波动的关系分析。
行业应用：可以为金融机构，投资分析师提供数据支持，特别是在市场情绪监测，投资决策支持方面。
决策支持：支持金融市场投资策略的制定和优化，帮助投资者基于新闻情感调整投资行为。
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感分析技术。
此数据集特别适合用于探索新闻情感对金融市场的影响规律，帮助用户实现市场情绪监测和投资决策优化，提升金融分析的准确性和效率。
