电影元数据分析数据集MovieMetadataAnalysisDataset-fajim123
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 元数据, 票房, 电影类型, 电影制作, 演员, 电影评论, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自The Movie Database（TMDb）的电影元数据，记录了大量电影的详细信息。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信息。
地理范围：数据涵盖全球电影市场，包括来自不同国家和地区的电影作品。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“adult”（是否为成人电影）、“belongs_to_collection”（电影集合信息）、“budget”（预算）、“genres”（电影类型）、“homepage”（电影主页）、“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”（标语）、“title”（标题）、“video”（是否为视频）、“vote_average”（平均评分）、“vote_count”（投票数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为movies_metadata.csv，便于数据读取和分析。数据已进行初步整理，包含了电影的基本信息和相关属性。
该数据集适合用于电影票房预测、电影类型分析、电影推荐系统构建等。
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：适用于电影行业、数据科学、自然语言处理等领域的学术研究，如电影票房影响因素分析、电影类型与观众偏好关系研究等。
行业应用：为电影制作公司、发行商、流媒体平台提供数据支持，用于市场分析、电影推荐、用户画像构建等。
决策支持：支持电影投资决策、电影排片策略制定、市场营销活动优化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电影分析等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入了解电影数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索电影票房的影响因素，分析电影类型与观众偏好的关系，以及构建电影推荐系统，帮助用户实现电影市场的预测和决策优化。
