该数据集包含500条与金融知识普及和消费者行为相关的推文，涵盖广泛的金融话题和情绪表达，旨在支持情感分析、情绪分类和行为预测等研究任务。每条推文提供了详细的文本内容，模拟了真实社交媒体互动的结构和元数据。

数据集的主要特征包括：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。推文内容涉及各种金融话题和情绪表达，情绪分类包括积极、恐惧、期待等，情感分数反映情感倾向，互动数据包含点赞、转发和回复数量，话题标签表示讨论的金融话题，金融行为反映推文暗示的金融行为，分类为良好、中等和风险行为。

该数据集可广泛应用于多个领域。通过情感分析，研究者可以了解公众对金融话题的情绪反应；通过行为预测，可以预测消费者的金融决策行为。数据集还为机器学习测试提供了平台，支持金融知识领域算法的优化。此外，可用于开发个性化金融学习平台，提升金融知识教育效果。