电影元数据分析数据集MovieMetadataAnalysisDataset-ashwithchandra
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 元数据, 票房, 影评, 电影产业, 数据分析, 推荐系统, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的电影元数据，记录了电影的详细信息，包括电影名称、剧情简介、演员、导演、预算、票房收入、上映日期、电影类型、制作公司、制作国家、语言等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含了不同年份的电影数据，可用于研究电影产业的发展趋势。
地理范围：数据涵盖全球范围内的电影作品，包括不同国家和地区的电影。
数据维度：包括“adult”（是否为成人电影）、“belongs_to_collection”（所属电影系列）、“budget”（预算）、“genres”（电影类型）、“homepage”（官方网站）、“id”（电影ID）、“imdb_id”（IMDB ID）、“original_language”（原始语言）、“original_title”（原始标题）、“overview”（剧情简介）、“popularity”（受欢迎程度）、“poster_path”（海报路径）、“production_companies”（制作公司）、“production_countries”（制作国家）、“release_date”（上映日期）、“revenue”（票房收入）、“runtime”（时长）、“spoken_languages”（语言）、“status”（状态）、“tagline”（宣传语）、“title”（标题）、“video”（是否为视频）、“vote_average”（评分）、“vote_count”（投票数量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为movies_metadata.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的电影数据库，已经过初步整理和清洗。
该数据集适合用于电影数据分析、电影推荐系统构建、票房预测、电影类型分析等。
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：适用于电影产业、文化研究、市场营销等领域的学术研究，如电影类型对票房的影响、电影发展趋势分析、电影评价与票房的关系研究等。
行业应用：可以为电影制作、发行、影院、流媒体平台等行业提供数据支持，尤其是在电影推荐、票房预测、市场分析等方面。
决策支持：支持电影投资决策、电影排片优化、市场营销策略制定等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电影数据分析。
此数据集特别适合用于探索电影的票房影响因素、电影评价与观众偏好之间的关系，以及构建个性化电影推荐系统。
