电影票房与特征分析数据集MovieRevenueandFeatureAnalysisDataset-churchiljuma
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 电影数据, 电影分析, 票房预测, 影视行业, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自TMDB（The Movie Database）的电影数据，记录了电影的各项特征以及票房表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据“release_date”字段推测涵盖了电影发布的不同年份。
地理范围：数据覆盖全球范围内的电影，包含不同国家和地区的电影作品。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如电影ID（tmdbId）、电影标题（title）、发布日期（release_date）、时长（runtime）、流派（genre）、受欢迎程度（popularity）、平均评分（vote_average）、投票数（vote_count）、预算（budget_usd）、票房收入（revenue_usd）、导演（director）、演员阵容（cast）、宣传语（tagline）、剧情概述（overview）、关键词（keywords）、海报路径（poster_path）、制作公司（production_companies）、制作国家（production_country）等。
数据格式：CSV格式，文件名为tmdb_movie_data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于TMDB，已进行结构化整理。
该数据集适合用于电影票房预测、电影特征分析、电影行业趋势研究等。
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：适用于电影行业、数据科学、商业分析等领域的学术研究，如电影票房预测模型构建、电影特征与票房关系分析、电影类型与市场表现研究等。
行业应用：可以为电影制作公司、发行商、影院等提供数据支持，特别是在电影项目评估、市场营销策略制定、票房预测等方面。
决策支持：支持电影行业内的决策制定，如投资决策、影片发行策略、市场定位等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电影数据分析和应用。
此数据集特别适合用于探索电影特征与票房收入之间的关系，帮助用户实现对电影市场趋势的深入了解，并优化投资决策和营销策略。
