推特文本内容分析数据集TwitterTextContentAnalysisDataset-yashgokakkar
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 文本分析, 推特数据, 舆情分析, 自然语言处理, 用户行为, 情感分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的公开推文数据，记录了用户发布的文本内容及其相关元信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年6月20日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推文内容可能来源于全球范围内的推特用户。
数据维度：数据集包含多个字段，如“id”（推文唯一标识）、“conversation_id”（推文所属对话ID）、“created_at”（推文创建时间）、“date”（日期）、“time”（时间）、“timezone”（时区）、“user_id”（用户ID）、“username”（用户名）、“name”（用户全名）、“place”（地点）、“tweet”（推文内容）、“language”（语言）、“mentions”（提及用户）、“urls”（链接）、“photos”（图片）、“replies_count”（回复数）、“retweets_count”（转发数）、“likes_count”（点赞数）、“hashtags”（话题标签）、“cashtags”（货币标签）、“link”（推文链接）、“retweet”（是否为转发）、“quote_url”（引用链接）、“video”（是否有视频）、“thumbnail”（缩略图）、“near”（附近地点）、“geo”（地理位置信息）、“source”（发布来源）、“user_rt_id”（转发用户ID）、“user_rt”（被转发用户）、“retweet_id”（转发推文ID）、“reply_to”（回复对象）、“retweet_date”（转发日期）、“translate”（翻译状态）、“trans_src”（翻译源语言）、“trans_dest”（翻译目标语言）。
数据格式：CSV格式，文件名为tweets.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于推特平台，已进行结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于社交媒体文本分析、舆情监测、用户行为研究、情感分析和自然语言处理等领域。
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：适用于社会科学、传播学、语言学等领域的研究，例如推特用户行为分析、话题趋势分析、情感分析、舆情监测等。
行业应用：可以为市场营销、品牌管理、公共关系等行业提供数据支持，例如市场调研、竞品分析、危机公关、内容推荐等。
决策支持：支持企业和机构进行市场策略制定、舆情监控、风险预警等决策。
教育和培训：作为数据科学、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索推特用户的表达方式、话题传播规律以及用户互动模式，帮助用户实现市场洞察、舆情监测和用户画像构建等目标。
