Mashable文章流行度预测数据集2015年1月-likhithakarumanchi
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻,流行度,文章分析,社交媒体,数据预测,内容分析,机器学习
数据概述：
本数据集包含了Mashable（www.mashable.com）网站于2015年1月8日之前发布的6万篇文章的部分统计数据。数据集不包含文章的原始内容，但提供了如文章标题、内容长度、链接数、图片数、视频数、关键词、主题标签、发表时间及分享量等61个特征。这些特征为研究文章的流行度及其影响因素提供了丰富的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于新闻内容分析、社交媒体影响研究、文章流行度预测等多个场景。研究者可以利用此数据探索文章特征与分享量之间的关系；营销人员可借此优化文章内容以提高传播效果；教育机构则可将其作为教学案例，帮助学生理解数据驱动的内容创作和传播策略。此外，数据集还适合用于机器学习算法的开发与测试，特别是对于分类问题的解决提供了宝贵的训练样本。
