动漫作品信息综合分析数据集AnimeComprehensiveInformationAnalysisDataset-siddharthakhanal
数据来源：互联网公开数据
标签：动漫, 动画, 动漫数据, 评分, 类型, 剧情, 制作公司, 观众, 市场分析, 动漫产业
数据概述：
该数据集包含来自动漫爱好者社区的数据，记录了大量动漫作品的详细信息，涵盖了作品的多个维度，可用于多方面的分析与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了不同年份发布的动漫作品，可用于分析动漫行业的发展趋势。
地理范围：数据主要涵盖全球范围内的动漫作品，特别是日本动漫，但未限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包括了多个关键字段，如anime_id（动漫ID），Score（评分），Genres（类型），English（英文标题），Japanese（日文标题），sypnopsis（剧情简介），Type（类型），Episodes（集数），Aired（播出时间），Premiered（首播时间），Producers（制作公司），Licensors（发行商），Studios（制作工作室），Source（来源），Duration（时长），Rating（评级），Ranked（排名），Popularity（受欢迎程度），Members（成员数），Favorites（收藏数），Watching（在看人数），Completed（已完成人数），On-Hold（搁置人数），Dropped（抛弃人数）。
数据格式：CSV格式，文件名为anime-filtered.csv，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于动漫爱好者社区，已进行结构化整理，便于用户快速理解和应用。
该数据集适合用于动漫作品的分析、推荐系统构建、市场趋势研究等。
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：适用于动漫作品的评分分析、类型分析、剧情分析等学术研究，以及动漫产业的市场调研和趋势分析。
行业应用：可以为动漫制作公司、发行商、视频平台等提供数据支持，用于内容推荐、用户行为分析、市场预测等。
决策支持：支持动漫作品的制作决策、发行策略制定、市场推广方案优化等。
教育和培训：作为动漫研究、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解动漫作品和市场。
此数据集特别适合用于探索动漫作品的特征与观众反馈之间的关系，以及不同类型动漫作品的市场表现，帮助用户实现内容优化、精准推荐、市场预测等目标。
