电影票房与评价分析数据集MovieRevenueandRatingAnalysis-singhanushka
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 评价, 电影类型, 电影产业, 电影分析, 影视数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自互联网的电影数据，记录了电影的名称、评分、类型、上映年份、发布日期、评分、投票数、导演、编剧、演员、国家、预算、票房收入、制作公司和时长等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1980年至2020年间的电影信息。
地理范围：数据主要涵盖全球电影市场，但以美国电影为主。
数据维度：包括电影名称（name）、评分（score）、类型（genre）、年份（year）、发布日期（released）、投票数（votes）、导演（director）、编剧（writer）、演员（star）、国家（country）、预算（budget）、票房收入（gross）、制作公司（company）和时长（runtime）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为movies.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于电影票房预测、电影评价分析、电影类型分析和电影产业研究等。
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、市场趋势分析、电影评价与票房关联性分析等学术研究。
行业应用：可以为电影制作公司、发行商、流媒体平台等提供数据支持，例如用于票房预测、电影推荐、市场策略制定等。
决策支持：支持电影投资决策、电影制作预算评估、电影发行策略优化等。
教育和培训：可以作为电影分析、数据分析、机器学习等课程的案例或实训数据。
此数据集特别适合用于探索电影票房与评价之间的关系，分析不同类型电影的票房表现，以及评估演员、导演等因素对票房的影响，帮助用户实现票房预测、市场趋势分析等目标。
