电影票房与评价分析数据集MovieBoxOfficeandRatingAnalysis-ankitdewangan
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 评价, 电影评论, 电影分析, 电影推荐, 机器学习, 数据挖掘
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、剧情简介、上映日期、受欢迎程度、平均评分以及评分数量等关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的电影上映时间范围不明确，但从数据样例的电影来看，涵盖了从1950年代至今的电影。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但由于数据集包含来自全球不同地区的电影，可以认为数据覆盖了全球电影市场。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（索引）、“id”（电影ID）、“title”（电影标题）、“overview”（剧情简介）、“release_date”（上映日期）、“popularity”（受欢迎程度）、“vote_average”（平均评分）和“vote_count”（评分数量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为top_rated_movies.csv，便于进行数据分析和处理。数据已进行初步整理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于电影票房预测、电影推荐、电影评论分析等多种研究和应用。
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：适用于电影产业分析、电影评论情感分析、电影票房预测等学术研究。
行业应用：可以为电影行业提供数据支持，例如用于电影发行策略制定、电影市场趋势分析、电影推荐系统开发等。
决策支持：支持电影制作公司和发行商在电影投资、排片、宣传等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电影研究等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影产业数据。
此数据集特别适合用于探索电影的票房表现与电影评价之间的关系，分析影响电影受欢迎程度的关键因素，并构建电影推荐模型，从而提升电影产业的决策效率和用户体验。
