社交媒体情绪分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-asseldiyarova
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本挖掘, 机器学习, 推文, 情感分类, 自然语言处理, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了推文文本及其对应的情感极性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据文件名和数据内容推测为2009年前后的推文数据。
地理范围：数据涵盖全球范围，推文文本可能包含各种语言，并关联了用户所在国家或地区的信息。
数据维度：数据集包含多个字段，主要包括：文本ID（textID）、推文文本（text）、选定文本（selected_text，可能为推文中与情感相关的部分）、情感标签（sentiment，包括positive, negative, neutral）、推文时间（Time of Tweet）、用户年龄（Age of User）、用户国家（Country）、用户所在国家/地区的人口数量（Population -2020）、国家/地区土地面积（Land Area (Km²)）、人口密度（Density (P/Km²)）。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，包括train-2.csv和training.1600000.processed.noemoticon.csv两个文件，便于数据处理和分析。此外还包含xls格式的原始数据文件。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，经过了预处理和标注，用于情感分析任务。
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，例如情感分类模型构建、情感趋势分析、用户行为研究等。
行业应用：可以为社交媒体分析、市场调研、舆情监控等行业提供数据支持，例如品牌声誉监测、市场反馈分析、用户画像构建等。
决策支持：支持企业和机构进行数据驱动的决策制定，例如产品改进、市场策略优化、危机公关等。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术和应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的情感表达模式，构建情感分类模型，分析用户情感与社会事件之间的关系，并为相关决策提供数据支撑。
