金融新闻情绪分析数据集FinancialNewsSentimentAnalysisDataset-nitishpotnuru
数据来源：互联网公开数据
标签：金融新闻, 情绪分析, 股票市场, 自然语言处理, 文本分类, 时间序列分析, 市场预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开新闻来源的金融新闻数据，记录了每日金融新闻内容及其对应的市场情绪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2010年1月1日开始。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理范围，但新闻内容可能涵盖全球金融市场。
数据维度：数据集包括“Date”（日期）、“Label”（市场情绪标签，0代表负面情绪，1代表正面情绪）以及25个新闻标题（News 1至News 25）。
数据格式：CSV格式，文件名为newscsv，便于进行文本分析和时间序列分析。
来源信息：数据来源于公开新闻，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于金融市场情绪分析、股票价格预测、自然语言处理和文本挖掘等领域的研究。
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：适用于金融市场情绪分析、文本情感分析、自然语言处理等领域的学术研究。
行业应用：可以为金融机构、投资公司和金融科技企业提供数据支持，用于市场预测、风险管理和投资策略制定。
决策支持：支持金融领域的决策制定，帮助投资者和分析师更好地理解市场动态。
教育和培训：作为金融学、数据科学和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金融市场和文本分析。
此数据集特别适合用于探索新闻内容与市场情绪之间的关系，以及预测股票市场走势，帮助用户实现更准确的投资决策。
