社交媒体电子产品营销数据分析数据集SocialMediaElectronicsMarketingDataAnalysis-nishitmunjani

数据来源：互联网公开数据

标签：社交媒体, 电子产品, 营销分析, 图像识别, 文本分析, 品牌分析, 客户互动, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自Instagram平台的电子产品营销相关数据，记录了不同品牌在社交媒体上的帖子信息，包括文本描述、图像、互动数据等。主要特征如下：时间跨度：数据集中帖子发布时间集中在2024年3月。地理范围：数据主要来源于社交媒体平台，未明确标注地理位置，但根据品牌信息推测主要面向全球市场。数据维度：数据集包括“Brand”（品牌）、“ImageUrl”（图片链接）、“caption”（帖子文本描述）、“hashtags”（话题标签）、“mentions”（提及）、“url”（帖子链接）、“alt”（图片描述文本）、“likesCount”（点赞数）、“commentsCount”（评论数）、“locationName”（地点名称）、“locationId”（地点ID）、“timestamp”（发布时间戳）、“alt_flag”（图片描述标记）、“day”（发布星期）、“time_of_day”（发布时段）、“Engagement”（互动率）、“Followers”（粉丝数）、“No_of_hashtags”（话题标签数量）、“postcode”（帖子编码）、“ImageUrlm”（中等尺寸图片链接）、“ImagePathm”（本地图片路径）等。数据格式：CSV格式，文件名为New_Electronics_dataset_m.csv，包含了结构化的文本和数值数据，以及与图像相关的链接和路径信息。同时，数据集包含大量PNG格式的图片文件，与CSV文件中的ImageUrlm和ImagePathm相对应。数据来源：数据来源于Instagram平台，已经过数据清洗和结构化处理。该数据集适合用于社交媒体营销效果评估、品牌声誉分析、用户行为分析等研究，以及图像识别、文本分析、情感分析等机器学习应用。

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：适用于市场营销、社交媒体分析等领域的学术研究，如品牌内容分析、用户互动行为分析、社交媒体营销策略评估等。行业应用：为电子产品行业提供数据支持，尤其适用于市场营销部门，用于评估营销活动效果、优化内容策略、提升品牌知名度。决策支持：支持企业进行社交媒体营销策略的制定和优化，帮助企业更好地了解目标客户，提高营销ROI。教育和培训：作为市场营销、社交媒体分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体营销。此数据集特别适合用于探索社交媒体营销活动与用户互动之间的关系，评估不同营销策略的效果，并构建预测用户行为的模型。