500条金融知识与消费者行为数据集

这个数据集包含500条与金融知识普及和消费者行为相关的推文，适用于情感分析、情绪分类和行为预测等研究任务。每条推文的文本内容涉及多样的金融话题和情绪表达，模拟了真实社交媒体互动，提供了丰富的研究资源。

推文的核心特征包括：推文内容、情绪分类、情感分数、互动数据、话题标签和金融行为分类。推文内容涵盖各种金融主题及其情绪表达。情绪分类指明推文所表达的情绪类型，如积极、恐惧或期待等。情感分数范围从-1到1，表示推文的情感倾向。互动数据包括点赞、转发和回复数量，反映社交媒体上的用户互动。话题标签指出推文讨论的主要金融领域，如储蓄和投资。金融行为分类则揭示推文暗示的消费者金融行为，分为良好、中等和风险行为。

该数据集可广泛应用于多个领域。情感分析研究可以通过推文的情感分数和情绪分类，分析公众对金融话题的情绪反应。行为预测则通过推文内容和行为分类，帮助预测消费者的金融决策。机器学习算法测试也可以利用该数据集，在金融领域优化模型性能。此外，数据集还可用于教育领域，帮助开发个性化的金融学习平台，提高金融知识的传播效果。