电影信息整合与清洗数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电影,影视,数据清洗,电影信息,机器学习,Kaggle,电影数据库
数据概述：
本数据集是一个整合并清洗后的电影数据集，它汇集了三个来自Kaggle的公开数据集。数据集整合了电影的多个关键信息，并通过数据清洗，以确保其质量和可用性。
数据整合过程如下：
数据集1：包含45,476条记录，字段包括：演员阵容(cast)、制作团队(crew)和电影ID(id)。
数据集2：包含46,419条记录，字段包括：电影ID(id)和关键词(keywords)。
数据集3：包含46,496条记录，字段包括：演员阵容(cast)、制作团队(crew)、电影ID(id)和关键词(keywords)。
数据整合方法：
基于电影ID(id)进行合并。
移除了缺失值和重复值。
对最终数据集进行了清洗，以保证其一致性和在机器学习任务中的可用性。
最终，数据集包含了28,086部独特的电影信息，可供探索和分析。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括：电影推荐系统构建、票房预测分析、电影趋势研究、演员和导演影响力评估、电影类型和关键词关联分析、以及机器学习模型的训练和评估。研究人员、数据科学家和电影爱好者可以利用此数据集进行深入的数据挖掘，探索电影行业的奥秘。
