社交媒体情感分析数据集SocialMediaSentimentAnalysisDataset-pratikshapagar2216
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本分析, 舆情分析, 情绪识别, 数据挖掘, 自然语言处理, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户文本数据，记录了用户发布内容的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年1月。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含来自不同国家或地区的用户数据。
数据维度：数据集包括“Text”（用户发布的文本内容）、“Sentiment”（情感标签，如Positive、Negative、Neutral）、“Timestamp”（发布时间）、“User”（用户名）、“Platform”（平台，如Twitter、Instagram、Facebook）、“Hashtags”（话题标签）、“Retweets”（转发数）、“Likes”（点赞数）、“Country”（国家或地区）、“Year”（年份）、“Month”（月份）、“Day”（日期）、“Hour”（小时）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为“3) Sentiment dataset.csv”，便于文本分析和数据处理。数据已进行初步清洗，但可能包含原始文本中的噪声。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测、用户行为分析等研究。
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：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如情感分类模型构建、情绪传播分析等。
行业应用：可用于社交媒体监测、市场调研、品牌声誉管理等，帮助企业了解用户反馈，优化营销策略。
决策支持：支持政府部门进行舆情分析，了解社会情绪，辅助制定公共政策。
教育和培训：作为自然语言处理、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户情感在不同社交平台、不同时间段、不同国家或地区之间的差异，帮助用户构建情感分析模型、进行舆情监测和用户行为分析。
