推特文本情感分析数据集TwitterTextSentimentAnalysis-pranshunema
数据来源：互联网公开数据
标签：推特, 社交媒体, 情感分析, 文本分类, 自然语言处理, 舆情分析, 用户行为, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了推文内容及其相关元数据，可用于情感分析和文本挖掘等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含推文的创建时间（created_at）字段。
地理范围：数据来源未明确标注，可能包含全球范围内的推文数据。
数据维度：数据集包含多个字段，主要包括：推文创建时间（created_at）、推文ID（id, id_str）、推文文本（text）、推文是否被截断（truncated）、推文实体信息（entities）、推文元数据（metadata）、推文来源（source）、是否为引用状态（is_quote_status）、转发数（retweet_count）、喜欢数（favorite_count）、语言（lang）、用户信息（user_），以及用户相关统计信息（如关注者数量、好友数量、被列出次数、创建时间、收藏数量、是否认证、状态数量等）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含ground_truth.csv和Tweets.csv两个文件，其中Tweets.csv包含推文的详细信息，ground_truth.csv可能包含标注信息。
来源信息：数据来源于Twitter平台公开数据，具体来源未明确标注。该数据集适用于情感分析、用户行为分析、舆情监测等领域。
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：适用于社交媒体分析、情感分析、自然语言处理等领域的学术研究，如情感极性识别、主题建模、用户画像构建等。
行业应用：为市场研究、品牌监测、舆情分析等行业提供数据支持，尤其在产品评价、公共关系、市场营销等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行市场趋势分析、竞争对手监测、客户反馈分析，从而优化产品策略和营销活动。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握社交媒体数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析推文的情感倾向，挖掘用户观点和情绪，并探索社交媒体上的信息传播规律，从而支持决策制定和策略优化。
