银行客户推文情感分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：银行,客户,推文,情感分析,尼日利亚,社交媒体,文本数据,自然语言处理
数据概述：
本数据集包含10,000条与尼日利亚银行客户相关的推文数据，来源于社交媒体平台。数据集中每条推文都经过标注，标明其情感倾向（正面、负面或中性）。这些推文反映了银行客户对银行服务、产品、政策等多方面的看法和反馈，为研究银行用户体验和情感分析提供了丰富的资料。数据的时间范围覆盖了一定的历史区间，涵盖了不同事件和时间段内的客户情绪变化。
数据用途概述：
该数据集适用于以下多种场景：
1. 情感分析研究：研究人员可以利用该数据集进行情感分析模型的训练和测试，探索银行客户对不同服务或事件的情感反应。
2. 银行服务改善：银行机构可以分析数据中的负面反馈，优化服务质量或产品设计，提高客户满意度。
3. 市场监测与风险管理：银行或相关机构可以实时监测社交媒体中的客户情绪，及时发现潜在的声誉风险或服务问题。
4. 学术研究：为自然语言处理、机器学习和情感分析领域的研究提供基准数据集，支持相关算法的开发和评估。
5. 舆情分析：用于分析特定事件对银行客户情绪的影响，如新政策出台、金融事件等。
数据集详细说明：
数据字段定义：
1. tweet_id：推文的唯一标识符，用于区分每条推文。
2. text：推文的文本内容，包含客户对银行服务或产品的评论。
3. sentiment：推文的情感标注，分为三类：
- positive：正面情感（客户对服务满意或积极评价）。
- negative：负面情感（客户对服务不满或提出批评）。
- neutral：中性情感（无明显情绪倾向的陈述或事实性描述）。
4. created_at：推文的发布时间，格式为标准时间戳（YYYY-MM-DD HH:MM:SS），可用于时间序列分析。
数据特征：
- 数据规模：包含10,000条推文记录。
- 语言：主要为英语，部分推文可能包含尼日利亚本地常用语言的词汇或表达。
- 情感分布：数据集中情感标注均衡，正面、负面和中性情感的比例接近实际社交媒体数据的分布。
- 时间范围：推文数据覆盖了特定的连续时间段，具体起止时间请参考数据集的元信息。
- 数据来源：数据采自社交媒体平台，经过清洗和标注，确保内容与银行相关且适合研究使用。
数据用途示例：
1. 情感分析模型训练：利用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等）对推文文本进行情感分类，提升银行对客户情绪的识别能力。
2. 文本挖掘：通过主题建模或关键词提取，识别客户反馈中的高频主题和关键问题，为银行提供改进建议。
3. 时间序列分析：研究客户情绪随时间的变化趋势，分析特定事件对客户情感的影响。
4. 舆情监测：实时分析推文数据，帮助银行及时发现和应对潜在的负面舆情。
注意事项：
- 本数据集基于公开数据收集和标注，使用时需遵守相关版权和引用规范。
- 推文内容可能包含敏感信息或个人观点，使用时需确保符合当地法律法规和伦理要求。
引用信息：
Ogunleye, B. O. (2021). Statistical learning approaches to sentiment analysis in the Nigerian banking context (Doctoral dissertation, Sheffield Hallam University).
