金融新闻情感分析数据集FinancialNewsSentimentAnalysis-yerichonatanael
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 金融新闻, 文本分析, 情绪识别, 银行, 市场情绪, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自新闻媒体的金融新闻文本，记录了与银行相关的报道，并附带了情感极性分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2014年12月。
地理范围：数据主要来源于印度尼西亚地区的新闻报道。
数据维度：包括日期（date）、新闻文本（text）、情感极性（sentiment，如Neutral）和复合情感分数（compound_score）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为CleanDataset - Sheet6.csv，方便进行文本处理和情感分析。
来源信息：数据来源于新闻媒体，并经过情感分析处理，提供了对新闻文本的情感标注。
该数据集适合用于金融新闻的情感分析研究，以及市场情绪分析和预测。
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：适用于金融领域的情感分析研究，如市场情绪对银行股价的影响分析、金融新闻对投资决策的影响研究等。
行业应用：可以为金融机构和投资公司提供数据支持，特别是在市场情绪监测、风险管理和投资策略制定方面。
决策支持：支持金融机构进行市场趋势分析和风险评估，辅助投资决策。
教育和培训：作为金融科技、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析在金融领域的应用。
此数据集特别适合用于探索金融新闻与市场情绪之间的关系，帮助用户实现对市场动态的深入理解和预测。
