电影信息与评价分析数据集MovieInformationandRatingAnalysis-mokshashahh
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 影视, 影评, 电影推荐, 票房, 剧情, 电影数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自互联网的电影信息，记录了电影的各项属性与观众评价。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了从1972年至2020年的电影，可视为一个跨越数十年的电影作品集合。
地理范围：数据涵盖全球电影市场，包含不同国家和地区的电影作品。
数据维度：包括电影的“id”（唯一标识符）、“title”（标题）、“overview”（剧情简介）、“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）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为movies.csv，方便数据分析与处理。数据已进行初步整理，便于直接用于分析。
该数据集适合用于电影推荐系统、票房预测、电影评论分析和电影趋势研究等领域。
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、娱乐产业相关的学术研究，例如电影票房影响因素分析、观众评价与电影类型关系研究等。
行业应用：可以为电影发行公司、视频平台、电影推荐网站提供数据支持，例如电影推荐算法的优化、用户观影偏好分析等。
决策支持：支持电影制作方、发行方进行市场调研与决策，例如评估电影的潜在票房、调整宣传策略等。
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，用于电影数据分析、推荐系统构建等实践。
此数据集特别适合用于探索电影的受欢迎程度与观众评价之间的关系，预测电影票房，以及构建个性化电影推荐系统，帮助用户更好地了解电影市场动态和观众喜好。
