电影行业IMDB电影数据分析数据集MovieIndustryIMDBMovieDataAnalysis-ankiijindae
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, IMDB, 票房, 演员, 导演, 电影评分, 电影类型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自IMDB（互联网电影数据库）的电影相关数据，记录了电影的各种属性，如票房收入、演员信息、导演信息、电影评分、电影类型等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含电影的上映年份（title_year），可用于进行时间序列分析。
地理范围：数据主要涵盖全球电影市场，特别是来自美国（USA）的电影。
数据维度：数据集包括颜色（color）、导演姓名（director_name）、影评人数（num_critic_for_reviews）、时长（duration）、导演Facebook点赞数（director_facebook_likes）、演员Facebook点赞数（actor_3_facebook_likes, actor_2_facebook_likes, actor_1_facebook_likes）、总票房（gross）、电影类型（genres）、演员姓名（actor_1_name, actor_2_name, actor_3_name）、电影标题（movie_title）、投票用户数（num_voted_users）、演员Facebook总点赞数（cast_total_facebook_likes）、海报人物面部数量（facenumber_in_poster）、剧情关键词（plot_keywords）、IMDB链接（movie_imdb_link）、用户评论数（num_user_for_reviews）、语言（language）、国家（country）、电影分级（content_rating）、预算（budget）、上映年份（title_year）、IMDB评分（imdb_score）、银幕纵横比（aspect_ratio）、电影Facebook点赞数（movie_facebook_likes）等。
数据格式：CSV格式，文件名为movie_IMDB.csv，易于数据导入和分析。
该数据集适用于电影票房预测、电影类型分析、演员影响力评估等多种研究。
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：适用于电影产业研究、市场分析、电影评论等领域的学术研究，如电影票房影响因素分析、电影类型与票房关系研究等。
行业应用：为电影制作、发行公司提供数据支持，可用于电影选角、预算制定、市场推广策略制定等。
决策支持：支持电影投资决策，评估电影的市场潜力。
教育和培训：作为电影分析、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解电影产业。
此数据集特别适合用于探索电影票房与各种因素之间的关系，例如导演、演员、预算、类型等，帮助用户实现电影市场趋势分析、电影票房预测等目标。
