电影票房与特征分析数据集MovieRevenueandFeatureAnalysisDataset-joyou159
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 电影特征, 电影产业, 票房预测, 数据分析, 机器学习, 电影评论
数据概述：
该数据集包含来自公开平台的电影数据，记录了电影的票房收入、制作信息、演职人员和电影特征等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可推测为近几年的电影数据。
地理范围：数据涵盖全球电影市场，但主要信息集中于电影的制作和发行情况。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”、“budget”（预算）、“genres”（类型）、“homepage”（主页）、“id”（电影ID）、“keywords”（关键词）、“original_language”（原始语言）、“original_title”（原始标题）、“overview”（概述）、“popularity”（受欢迎程度）、“production_companies”（制作公司）、“production_countries”（制作国家）、“release_date”（上映日期）、“revenue”（票房收入）、“runtime”（时长）、“spoken_languages”（语言）、“status”（状态）、“tagline”（宣传语）、“title”（标题）、“vote_average”（平均评分）、“vote_count”（投票数量）、“movie_id”（电影ID）和“cast”（演员阵容）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为asset-v1_HarvardXPH526x2T2019typeassetblockmovie_data (1).csv，方便数据分析和建模。
数据来源：来源于电影数据库或其他电影信息平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于电影票房预测、电影特征分析和电影产业研究。
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、市场营销和数据科学领域的学术研究，如票房影响因素分析、电影类型与票房关系研究等。
行业应用：为电影制作公司、发行商、流媒体平台提供数据支持，用于电影投资决策、市场预测、用户画像分析等。
决策支持：支持电影行业的投资决策和营销策略制定，帮助优化电影发行方案和提升票房收益。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电影分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影行业的数据特征。
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，预测电影票房表现，以及分析不同电影类型的市场表现，从而帮助用户做出更明智的决策。
