电影信息票房预测数据集MovieInformationBoxOfficePredictionDataset-rabinam
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房预测, 电影评论, 文本分析, 电影数据, 机器学习, 数据挖掘, 电影行业
数据概述：
该数据集包含来自互联网的电影信息，记录了电影的基本属性，如电影标题、剧情简介、原始语言、上映日期、受欢迎程度、平均评分和投票数量等，旨在用于电影票房预测和相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从上映日期来看，数据主要集中在2022年至2023年。
地理范围：数据涵盖全球电影，但主要以英语电影为主。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引列）、“title”（电影标题）、“overview”（剧情简介）、“original_language”（原始语言）、“release_date”（上映日期）、“popularity”（受欢迎程度）、“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movies.csv，方便进行数据分析和处理。数据已进行基本的结构化处理。
该数据集适合用于电影票房预测、电影推荐系统、文本情感分析以及电影行业相关的研究。
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、自然语言处理和数据挖掘等领域的学术研究，例如票房预测模型构建、电影评论情感分析、电影类型分析等。
行业应用：可以为电影制片公司、发行商、视频平台等提供数据支持，用于市场分析、电影推荐、用户行为分析等。
决策支持：支持电影行业的投资决策、排片策略制定、营销推广优化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索电影的特征与票房之间的关系，预测电影的受欢迎程度和票房表现，并为电影行业的决策提供数据支持。
