该项目聚焦于大数据挖掘与社交媒体情绪分析领域，借助Python的数据挖掘技术和自然语言处理（NLP）工具，对海量推特数据进行了深度挖掘与精细解析。首先，项目运用爬虫技术获取大量推文数据，并对其进行清洗、预处理和结构化存储；随后，通过情感分析模型，从文本中抽取出用户的情绪倾向，如积极、消极或中立态度，并揭示其随时间、话题变化的趋势。
在此过程中，项目不仅绘制了反映推文情感分布的时间序列图，还采用了词云、热力图等多种可视化方式，直观展现了热点话题的情感色彩及关键词频次，从而为理解公众对特定事件或议题的社会情绪动态提供有力依据，同时也验证了数据挖掘与情感分析技术在社交媒体舆情监控中的强大功能与应用价值。