电影票房与影评分析数据集MovieBoxOfficeandReviewAnalysis-abdelaziznabil
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 影评, 电影产业, 数据分析, 机器学习, 商业电影, 电影市场
数据概述：
该数据集包含来自TMDB（The Movie Database）的电影数据，记录了电影的票房收入、影评信息及其他相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，推测为TMDB电影信息数据库的快照。
地理范围：数据来源于全球电影市场，涵盖了不同国家和地区的电影作品。
数据维度：数据集包括电影的ID、IMDB ID、受欢迎程度（popularity）、预算（budget）、收入（revenue）、原始标题（original_title）、演员阵容（cast）、导演（director）、关键词（keywords）、剧情概述（overview）、运行时长（runtime）、类型（genres）、制作公司（production_companies）、发布日期（release_date）、投票数量（vote_count）、平均投票评分（vote_average）、发布年份（release_year）、预算调整（budget_adj）、收入调整（revenue_adj）等。
数据格式：CSV格式，文件名为tmdb-movies.csv，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于TMDB数据库，已进行数据提取和整理。该数据集适用于电影票房预测、影评分析、电影市场趋势研究等。
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：适用于电影产业研究、市场分析、票房预测等学术研究，如电影类型与票房关系分析、演员阵容对票房的影响分析等。
行业应用：为电影制作公司、发行商、影院等提供数据支持，尤其在电影项目评估、市场营销策略制定、票房预测等方面。
决策支持：支持电影行业的投资决策、电影排片策略优化、以及影片发行策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、商业分析、电影研究等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影产业。
此数据集特别适合用于探索电影票房与各种因素之间的关系，帮助用户实现对电影市场趋势的深入理解和预测，并支持数据驱动的决策。
