旅游行业客户服务推文分析数据集TravelIndustryCustomerServiceTweetAnalysis-thomassimm
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 客户服务, 情感分析, 旅游行业, 推文分析, 文本挖掘, 投诉处理, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了客户在旅游服务过程中遇到的问题和反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但推文内容包含日期信息。
地理范围：数据来源未明确，但推文内容涉及Jet2和Tui等旅游公司，推测主要为英国或欧洲地区。
数据维度：数据集包含多个字段，如“date”（推文发布时间）、“user”（推特用户名）、“tweet”（推文文本）、“query”（查询类型）、“customer service”（客服相关）、“complaint”（投诉相关）、“hotel”（酒店相关）、“website or app problem”（网站或应用问题）、“flight”（航班相关）、“price”（价格相关）、“flight cancellation”（航班取消）、“travel regulations”（旅行规定）、“holiday cancellation”（假期取消）、“flight delay”（航班延误）、“holiday”（假期）、“negative”（负面情绪）、“positive”（正面情绪）等。
数据格式：CSV格式，包含df_Jet2_calcs.csv和df_Tui_calcs.csv两个文件，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于Twitter平台，经过了初步的文本处理和主题分类。
该数据集适合用于文本挖掘、情感分析和客户服务领域的分析。
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：适用于社交媒体分析、情感分析、客户服务质量评估等方面的学术研究。
行业应用：为旅游公司提供客户反馈分析、服务改进、危机公关等方面的数据支持，例如，可以用于识别客户投诉的热点问题，优化客户服务流程。
决策支持：支持旅游企业在客户服务策略制定、产品改进和市场营销方面的决策。
教育和培训：作为社交媒体分析、文本挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客户服务和情感分析。
此数据集特别适合用于分析客户对旅游服务的评价、识别客户遇到的问题，并帮助企业优化服务质量和提升客户满意度。
