社交媒体病毒推文分析数据集SocialMediaViralTweetsAnalysis-sreechrn
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 病毒传播, 推文分析, 文本挖掘, 数据分析, 传播动力学, 用户行为, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的数据，记录了推文的传播信息，主要用于分析社交媒体上的病毒式传播现象。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据创建日期推测为2023年2月9日。
地理范围：数据未限定地理范围，推文内容可能来源于全球各地。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“User”（用户）、“Date_Created”（创建日期）、“followers_count”（关注者数量）、“Source_of_Tweet”（推文来源）、“Tweet”（推文内容）、“verified”（是否认证）、“likes”（点赞数）、“retweet_count”（转发数）等，用于分析推文的传播效果和用户特征。
数据格式：CSV格式，文件名为tweetscsv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter平台，已进行结构化整理。
该数据集适合用于社交媒体内容分析、病毒式传播研究以及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：适用于社交网络分析、传播动力学、情感分析等领域的学术研究，例如分析影响推文传播的关键因素。
行业应用：为市场营销、品牌推广等行业提供数据支持，用于评估营销活动效果、识别热门话题和内容。
决策支持：支持企业进行社交媒体策略制定，优化内容发布和用户互动，提升品牌影响力。
教育和培训：作为数据分析、社交媒体营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体传播规律。
此数据集特别适合用于探索推文内容、用户属性与传播效果之间的关系，帮助用户优化内容策略、提升社交媒体营销效果。
