电影票房与评价分析数据集MovieBoxOfficeandRatingAnalysis-twriadarsh
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 评价, 电影分析, 电影推荐, 文本分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的电影信息，记录了电影的标题、概述、受欢迎程度、平均评分和投票数量等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为电影的静态信息集合。
地理范围：数据来源于全球电影市场，涵盖了不同国家和地区的电影作品。
数据维度：包括电影的“id”（唯一标识符）、“title”（标题）、“overview”（剧情简介）、“popularity”（受欢迎程度）、“vote_average”（平均评分）和“vote_count”（投票数量）等。
数据格式：CSV格式，文件名为newmovies.csv，便于数据分析和处理。
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推荐、票房预测、情感分析和电影市场趋势研究。
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、观众行为分析和电影评论分析等领域的学术研究，如基于内容的电影推荐、票房影响因素分析。
行业应用：可以为电影发行商、流媒体平台和电影推荐系统提供数据支持，如电影推荐算法的训练、电影票房预测模型的构建。
决策支持：支持电影制作方和发行方进行影片评估、选片决策和市场推广策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和电影分析课程的辅助材料，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的受欢迎程度、评分与其票房表现之间的关系，以及不同电影特征对观众评价的影响，从而帮助用户提升电影推荐的准确性，优化电影制作和发行策略。
