电影票房与评价分析数据集MovieBoxOfficeandRatingAnalysis-phong2004
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 评价, 电影产业, 电影分析, 数据挖掘, 机器学习, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自互联网的电影票房、评价等多维度数据，用于电影市场研究与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从1978年到2024年的电影相关信息。
地理范围：数据未明确标注具体国家，但涵盖了全球范围内的电影作品。
数据维度：数据集包括“Sound Mix”（音效）、“Color”（色彩）、“Year”（年份）、“Certificate”（分级）、“Duration”（时长）、“Genre”（类型）、“Release Date”（上映日期）、“Country of Origin”（产地）、“Languages”（语言）、“Filming Locations”（拍摄地）、“Critic Reviews”（影评数量）、“Metascore”（影评人评分）、“Budget”（预算）、“Number of votes”（投票数）、“Popularity”（受欢迎程度）、“Popularity Delta”（受欢迎程度变化）、“Place”（排名）、“Profit Margin”（利润率）、“Rating”（评分）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含data_selected.csv和data_selected_2.csv两个文件，方便数据处理与分析。
该数据集适合用于电影产业研究、票房预测、电影评价分析等。
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：适用于电影市场、电影产业相关的学术研究，如票房影响因素分析、电影类型与评价关系研究、电影预算与票房关系研究等。
行业应用：可以为电影发行方、电影院线、流媒体平台提供数据支持，特别是在电影选片、排片、市场营销等方面。
决策支持：支持电影行业从业者进行市场预测、投资决策、风险评估等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、电影产业相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影市场。
此数据集特别适合用于探索电影票房、评价与电影特征之间的关系，帮助用户实现票房预测、电影推荐、市场趋势分析等目标。
