电影数据分析票房与评价数据集MovieDataAnalysis-BoxOfficeandRatings-bhaweshsinha07
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 评分, 类型, 演员, 剧情, 电影分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自互联网的数据，记录了电影的详细信息，包括电影名称、年份、类型、评分、一句话剧情简介、主要演员、投票数量、时长和票房收入。主要特征如下：
时间跨度：数据主要涵盖2010年至2022年的电影，以及部分仍在更新的电影。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但电影来源于全球电影市场。
数据维度：数据集包括“MOVIES”（电影名称）、“YEAR”（上映年份）、“GENRE”（电影类型）、“RATING”（评分）、“ONE-LINE”（一句话剧情简介）、“STARS”（主要演员）、“VOTES”（投票数量）、“RunTime”（时长）和“Gross”（票房收入）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为movies.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络爬取，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、电影类型分析、演员影响力评估等研究和应用。
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：适用于电影行业分析、观众偏好研究、票房预测模型构建等方面的学术研究。
行业应用：可以为电影制作公司、发行商和流媒体平台提供数据支持，用于市场分析、内容推荐和营销策略制定。
决策支持：支持电影投资决策、电影排片优化、以及电影内容创作方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电影分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影市场。
此数据集特别适合用于探索电影的票房与评价之间的关系，以及不同类型、演员和剧情对票房的影响，帮助用户实现电影市场分析和预测的目标。
