电影票房与预算分析数据集MovieBoxOfficeandBudgetAnalysis-nicolasllosas
数据来源：互联网公开数据
标签：电影票房, 电影预算, 电影产业, 票房预测, 数据分析, 电影数据, 财务分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的电影票房与预算信息，记录了电影的制作成本、全球票房收入等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了多个年份，具体年份信息包含在数据字段中。
地理范围：数据覆盖全球范围内的电影票房表现，主要关注电影的国内票房（domgross）和国际票房（intgross）。
数据维度：数据集包括电影的年份（year）、IMDB 链接（imdb）、电影标题（title）、预算（budget）、国内票房（domgross）、国际票房（intgross）等关键指标，以及一些辅助信息如电影的测试结果（test）、清洗状态（clean_test）、二元分类结果（binary）、编码（code）、以及根据2013年通胀调整后的预算和票房数据（budget_2013$，domgross_2013$，intgross_2013$）、时间段编码（period code）和年代编码（decade code）。
数据格式：CSV格式，文件名为movies.csv，方便数据处理和分析。数据已进行结构化处理，字段清晰，便于分析。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于电影票房预测、预算与票房关系研究、电影行业趋势分析等。
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：适用于电影产业、经济学、数据科学等领域的研究，如票房预测模型的构建、电影制作成本效益分析、电影市场趋势分析等。
行业应用：可以为电影制作公司、发行商、投资机构提供数据支持，用于电影项目的投资决策、市场推广策略制定、票房预测等。
决策支持：支持电影行业的决策制定，如评估电影项目的盈利潜力、优化电影发行策略、制定营销方案等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影行业的数据特征和分析方法。
此数据集特别适合用于探索电影预算与票房之间的关系，以及影响电影票房表现的各种因素，从而帮助用户实现更精准的票房预测、更有效的投资决策。
