电影推荐系统背景分析数据集-2011至2022年-yendrapatisumpreeth
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐,电影数据,电影分析,票房预测,电影制作,电影评价,电影公司,电影制作成本,电影收益
数据概述：
本数据集包含了数千部电影的详细信息，包括剧情、演员、制作团队、制作预算和票房收益等关键数据。数据集的主要目的是帮助分析电影的成功因素，探索特定电影公司（如皮克斯）是否拥有稳定的盈利模式，并预测电影的票房表现和观众评分。数据集来源于The Movie Database (TMDb)，替代了之前因版权问题而移除的IMDB数据集。
数据集中包含以下字段：
homepage：电影主页链接
id：电影在TMDb上的唯一标识符
original_title：电影原始标题
overview：电影剧情概述
popularity：电影在TMDb上的流行度评分
production_companies：电影制作公司信息
production_countries：电影制作国家信息
release_date：电影上映日期
spoken_languages：电影使用的语言
status：电影制作状态（如已上映、计划中等）
tagline：电影标语
vote_average：电影观众评分的平均值
数据集移除了以下字段：
actor_1_facebook_likes：演员1的Facebook点赞数
actor_2_facebook_likes：演员2的Facebook点赞数
actor_3_facebook_likes：演员3的Facebook点赞数
aspect_ratio：电影画面纵横比
cast_total_facebook_likes：演员总Facebook点赞数
color：电影色彩类型
content_rating：电影分级
director_facebook_likes：导演的Facebook点赞数
facenumber_in_poster：电影海报中出现的演员数量
movie_facebook_likes：电影的Facebook点赞数
movie_imdb_link：电影在IMDB上的链接
num_critic_for_reviews：影评家评论数量
num_user_for_reviews：用户评论数量
数据特征：
1. 数据集包含更完整的演员和制作团队信息，包括所有演员和制作人员的详细资料，而不只是前三位演员。
2. 演员和制作团队的顺序按照他们在电影片头的名单顺序排列。
3. 票房收益数据更接近当前数据，例如，《阿凡达》的票房数据更新为2010年后的全球票房收入。
4. 部分电影条目因信息不准确或不完整而未被包含在内。
数据用途概述：
该数据集适用于电影产业研究、电影推荐系统开发、票房预测分析等多个场景。研究人员可以利用数据探索电影的成功因素，了解不同类型电影的制作特点；电影公司可以进行市场分析，制定发行策略；影评人可以依据数据评估电影质量；观众也可以参考数据选择感兴趣的电影。此外，数据集还适合用于教学和研究，帮助学习者理解电影产业的运作机制和数据分析方法。
