推特投资者情绪分析数据集TwitterInvestorSentimentAnalysisDataset-dominikgulacsy

数据来源：互联网公开数据

标签：社交媒体，投资者情绪，数据集，情感分析，机器学习，金融科技，自然语言处理，市场预测

数据概述：该数据集包含来自推特平台的投资者情绪数据，记录了投资者在社交媒体上表达的对市场、股票等的观点和情绪。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，主要聚焦于股票市场和金融市场的投资者。数据维度：数据集包括推文文本、发布时间、用户信息、情绪标签（如正面、负面、中性）、相关性指标等。还包括与金融市场相关的关键词和话题。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。来源信息：数据来源于推特平台的公开数据，并已进行清洗和标准化处理。该数据集适合用于金融科技、情感分析、市场预测等领域的研究和应用，特别是在投资者情绪监测、市场趋势预测等方面具有重要价值。

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：适用于投资者情绪分析、市场行为研究等学术研究，如投资者情绪对市场波动的影响、社交媒体情绪与资产价格的关系等。行业应用：可以为金融机构、投资公司提供数据支持，特别是在投资者情绪监测、市场情绪分析、投资决策支持等方面。决策支持：支持金融市场投资者情绪的实时监测和策略优化，帮助投资者和机构制定更科学的投资决策。教育和培训：作为金融科技、数据科学及自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解投资者情绪分析、市场预测等相关技术。此数据集特别适合用于探索投资者情绪与市场表现的关系，帮助用户实现更精准的市场预测和投资决策，提升金融市场的透明度和效率。