内容创作文本数据分析数据集ContentCreationTextDataAnalysis-zakubovich

数据来源：互联网公开数据

标签：文本分析, 内容创作, 社交媒体, 数据挖掘, 机器学习, 文本分类, 自然语言处理, 情感分析

数据概述：该数据集包含来自社交媒体平台的内容创作文本数据，记录了用户发布的内容信息，适用于内容分析、文本挖掘和机器学习等任务。主要特征如下：时间跨度：数据记录时间范围未明确，但包含时间戳字段“created_at”，可用于时间序列分析。地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可能包含全球范围内的内容。数据维度：数据集包括“internal_id”（内部ID）、“source”（来源）、“title”（标题）、“text”（正文）、“type”（内容类型）、“created_at”（创建时间）、“other_json_data”（其他JSON数据）、“context”（上下文）、“accounts”（账户信息）、“attached_items”（附件）、“prediction_glotlid”（预测标签）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为batch_1.csv至batch_30.csv等，所有文件具有相同的列结构，便于数据整合与分析。来源信息：数据来源于社交媒体平台，已进行结构化处理。该数据集适合用于内容分析、情感分析、文本分类和用户行为分析等领域。

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、内容传播规律研究、用户行为分析等学术研究，如情感分析、主题建模等。行业应用：可以为内容创作平台、社交媒体营销、舆情监测等行业提供数据支持，特别是在内容推荐、用户画像、市场趋势分析等方面。决策支持：支持内容创作者优化内容策略、平台改进用户体验和市场研究人员进行市场预测。教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本数据分析。此数据集特别适合用于探索内容创作的规律与趋势，帮助用户实现内容优化、用户增长和市场洞察等目标。