电影电视剧内容评价数据集FilmandTelevisionContentEvaluationDataset-amarfadillah
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 电视剧, 评分, 观众评价, 类型, 剧情, 内容审查, 娱乐
数据概述：
该数据集包含来自IMDb（互联网电影数据库）的电影和电视剧信息，记录了不同影视作品的名称、上映时间、观众评分、投票数量、类型、时长、内容分级等。主要特征如下：
时间跨度：数据主要集中在2021年，但可能包含前后年份的少量作品信息。
地理范围：数据来源于全球范围内的影视作品，涵盖多种语言和文化背景。
数据维度：数据集包括“Name”（作品名称）、“Date”（上映年份）、“Rate”（观众评分）、“Votes”（投票数量）、“Genre”（类型）、“Duration”（时长）、“Type”（类型，如Film或Series）、“Certificate”（内容分级）、“Episodes”（剧集数量）、“Nudity”（裸露程度）、“Violence”（暴力程度）、“Profanity”（脏话程度）、“Alcohol”（饮酒程度）、“Frightening”（恐怖程度）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为imdb.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于IMDb网站，已进行结构化整理。该数据集适合用于影视作品分析和用户行为研究。
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：适用于影视行业、娱乐产业以及社会学领域的研究，例如电影评价与票房预测、不同类型影片的观众偏好分析、内容审查标准研究等。
行业应用：可以为电影、电视剧制作公司、视频平台、媒体机构等提供数据支持，特别是在内容推荐、市场分析、用户画像构建等方面。
决策支持：支持影视作品的投资决策、内容创作、发行策略制定，以及平台内容审核标准优化。
教育和培训：作为电影研究、数据分析、市场营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解影视行业。
此数据集特别适合用于探索影视作品的评价规律、观众偏好，以及内容审查标准的影响，帮助用户实现更精准的电影推荐、优化内容创作策略、提升观众满意度。
