社交媒体情绪与加密货币价格联动分析数据集SocialMediaSentiment-CryptocurrencyPriceCorrelationAnalysis-jaydave2003
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 情绪分析, 加密货币, 价格预测, 文本分析, 金融市场, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台（如Twitter）的文本数据，并结合了加密货币的交易价格信息，用于分析社交媒体情绪与加密货币价格之间的潜在关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了加密货币市场和社交媒体活动的时间序列信息，具体时间范围取决于原始数据。
地理范围：数据主要关注全球范围内的加密货币市场，以及与加密货币相关的社交媒体讨论。
数据维度：数据集包括推文文本、用户关注者数量、话题标签、加密货币的开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量、每日回报率、50日和200日简单移动平均线（SMA）、50日和200日指数移动平均线（EMA）、24小时波动率、是否为周末、日期、处理后的文本、分词后的tokens、情感得分等。
数据格式：数据以CSV格式存储，包含多个CSV文件，例如tokenized_data.csv和top_tweets_per_hour.csv等，以及processed_data_part_1/下的多个CSV文件，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于社交媒体API（例如Twitter API）以及加密货币交易平台的数据，数据经过清洗、分词、情感分析等处理。
该数据集适合用于量化金融、情绪分析和预测建模，特别是在研究社交媒体情绪对加密货币价格的影响方面。
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：适用于金融科技、行为金融学等领域的学术研究，如社交媒体情绪对加密货币价格预测的影响、情绪分析在量化交易策略中的应用等。
行业应用：为加密货币交易所、金融分析师、量化交易员提供数据支持，用于市场预测、风险管理和交易策略优化。
决策支持：支持投资决策，帮助用户理解市场情绪，辅助投资组合构建和风险控制。
教育和培训：作为金融科技、数据科学、量化分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索社交媒体情绪与加密货币价格之间的内在联系，预测市场走势，并优化投资策略。
