电影票房与评价分析数据集MovieRevenueandRatingAnalysis-dibyendubar
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 评价, 电影产业, 电影数据, 影视分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自TMDB（The Movie Database，电影数据库）的电影数据，记录了电影的各项关键信息，用于电影票房、评价、以及其他相关特征的分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可推测为涵盖了较长时间段的电影作品。
地理范围：数据涵盖全球范围内的电影作品。
数据维度：数据集包括电影的预算（budget）、类型（genres）、主页（homepage）、ID、关键词（keywords）、原始语言（original_language）、原始标题（original_title）、剧情概述（overview）、受欢迎程度（popularity）、制作公司（production_companies）、制作国家（production_countries）、发布日期（release_date）、票房收入（revenue）、时长（runtime）、语言（spoken_languages）、状态（status）、宣传语（tagline）、标题（title）、平均评分（vote_average）、投票数量（vote_count）等。
数据格式：CSV格式，文件名为tmdb_5000_movies.csv，便于数据处理与分析。
该数据集适合用于电影票房预测、电影类型分析、评价因素分析、电影推荐系统构建等。
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、电影票房影响因素分析、观众评价与票房关系研究等学术研究。
行业应用：为电影制作公司、发行公司、流媒体平台等提供数据支持，用于市场分析、电影选片、营销策略制定等。
决策支持：支持电影行业的投资决策、电影内容创作与市场定位。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解电影数据分析。
此数据集特别适合用于探索电影票房与电影特征之间的关系，例如预算、类型、演员、评价等因素如何影响票房收入，帮助用户优化电影制作策略、提升票房预测准确性。
