IMDB电影评分数据集-导演演员电影类型与片名研究-2011至2021年-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：IMDB,电影评分,导演,演员,电影类型,电影,数据分析,研究,推荐系统,电影推荐,电影流行度,电影行业分析
数据概述：
本数据集包含IMDB网站上电影的详细评分信息，包括导演姓名、电影时长、演员姓名、电影类型、电影标题、投票人数、语种、国家、上映年份和IMDB评分等多个关键字段。数据涵盖了大量全球范围内广受用户投票的电影，为研究电影评分机制、电影行业趋势、以及个性化电影推荐系统提供了丰富的数据资源。用户可以通过分析数据发现电影评分背后的趋势，探索不同电影类型和国家之间的评分差异。
数据用途概述：
该数据集适用于电影评分分析、电影推荐系统开发、电影流行度评估、电影行业趋势研究等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行电影行业市场调研，帮助制定电影营销策略；电影制作公司可以借助数据了解目标市场观众的偏好；学术机构则可以用作教学案例或科研项目的数据基础。此外，数据集还适合用于电影推荐系统的开发，通过分析用户评分数据为用户提供个性化的电影推荐服务。
电影评分数据集由Himanshu Sekhar Paul提供，包含以下字段：
director_name：电影导演姓名
duration：电影时长（分钟）
actor_2_name：电影第二演员姓名
genres：电影类型
actor_1_name：电影第一演员姓名
movie_title：电影标题
num_voted_users：投票用户数量
actor_3_name：电影第三演员姓名
movie_imdb_link：电影IMDB页面链接
num_user_for_reviews：评论用户数量
language：电影语种
country：电影国家
title_year：电影上映年份
imdb_score：电影IMDB评分
用户在使用本数据集时，建议首先浏览各个字段以获得总体理解，然后探索不同字段之间的关系，如投票用户数量与IMDB评分之间的关联性。通过分析特定子组在不同类别中的表现，如不同类型的电影或不同国家的电影评分，可以发现有趣的趋势和规律。利用这些数据，还可以针对不同的观众群体进行研究，例如不同年龄组的观影偏好等。总之，本数据集为深入研究电影评分机制提供了宝贵的数据支持。
