电影票房与流行度分析数据集MovieBoxOfficeandPopularityAnalysis-sohamnimbalkar
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 流行度, 电影评论, 电影数据, 影评分析, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的数据，记录了电影的基本信息、票房表现和受欢迎程度。主要特征如下：
时间跨度：数据主要集中在2022年至2023年上映的电影。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含全球范围内的电影信息，主要为英语电影。
数据维度：数据集包括“id”（电影ID）、“title”（电影标题）、“overview”（电影概述）、“release_date”（上映日期）、“popularity”（流行度）、“vote_average”（平均评分）、“vote_count”（投票数量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为popular_movies.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电影数据库，已进行结构化处理。
该数据集适合用于电影票房预测、电影流行度分析、电影推荐系统等领域的研究和应用。
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：适用于电影市场分析、电影评价与票房关系研究、电影流行趋势分析等学术研究。
行业应用：可以为电影制作、发行、营销等行业提供数据支持，特别是在电影市场预测、观众偏好分析、营销策略制定等方面。
决策支持：支持电影行业决策者制定投资策略、优化影片发行计划、提升票房收入。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、电影研究等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影行业数据。
此数据集特别适合用于探索电影的流行度与票房之间的关系，以及影响电影受欢迎程度的关键因素，帮助用户实现优化电影发行策略、提升票房预测精度等目标。
