电影评分与评论分析数据集MovieRatingandReviewAnalysis-shabbirasgar
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 评分, 评论, 电影推荐, 票房分析, 文本分析, 情感分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的精选电影信息，记录了电影的标题、概述、受欢迎程度、发布日期、平均评分和投票数量等关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从电影的发布日期推测，涵盖了自1957年以来的电影。
地理范围：数据来源于全球电影数据库，包含了来自不同国家和地区的电影。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”、“id”、“title”（电影标题）、“overview”（电影简介）、“popularity”（受欢迎程度）、“release_date”（发布日期）、“vote_average”（平均评分）和“vote_count”（投票数量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Top_rated_movies.csv，方便数据分析和处理。数据已进行初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于电影评论分析、电影推荐系统构建、电影票房预测和市场趋势研究等。
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：适用于电影评论分析、电影市场研究、电影推荐算法开发等研究，例如分析电影的受欢迎程度与评分之间的关系，以及电影简介与票房之间的关联。
行业应用：可以为电影行业提供数据支持，例如电影制作公司可以利用该数据集分析观众喜好，优化电影内容；电影发行公司可以进行市场预测和推广策略制定。
决策支持：支持电影产业的投资决策、电影选片和排片策略制定，以及电影营销活动的优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电影数据分析。
此数据集特别适合用于探索电影评分与观众反馈之间的关系，以及构建电影推荐系统，帮助用户更好地发现和欣赏电影。
