电影票房与评价分析数据集MovieRatingsandPerformanceDataset-tann22u
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 评价, 电影分析, 电影数据, 机器学习, 数据挖掘, 电影推荐
数据概述：
该数据集包含来自互联网的电影数据，记录了电影的各项关键指标，用于电影票房与用户评价的分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的电影发布时间主要集中在2022年至2023年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但电影本身涵盖了全球电影市场。
数据维度：包括电影标题（title）、原始语言（original_lang）、发布日期（release_date）、投票数量（vote_count）、平均评分（vote_avg）、受欢迎程度（popularity）以及电影概述（overview）等关键信息。
数据格式：CSV格式，文件名为tdm_movies_Dataset.csv，便于数据分析与处理。
数据来源：数据来源于公开的电影数据库或API，经过了初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于电影票房预测、用户评价分析、电影推荐系统构建等研究。
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市场趋势分析。
行业应用：为电影制作公司、发行商和影院提供数据支持，用于市场预测、内容规划和营销策略制定。
决策支持：支持电影投资决策、电影项目评估和电影排片优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和电影研究课程的辅助材料，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、评分与票房之间的关系，以及不同电影类型和语言对票房的影响，从而帮助用户优化电影发行策略、提升票房收入。
