IMDB热门影视剧数据分析数据集-电影与剧集-用户评分-时间跨度-mazenramadan
数据来源：互联网公开数据
标签：IMDB, 影视剧, 电影, 剧集, 评分, 用户评价, 数据分析, 热门, 排名, 类型, 题材, 时长, 观众分级, 探索性数据分析, 预测
数据概述：
本数据集收录了IMDB（互联网电影数据库）上7000部热门电影和剧集的相关信息，涵盖了广泛的时间跨度。数据集旨在为用户提供一个全面、结构化的资源，用于探索影视剧的各种特征与用户评分之间的关系。数据来源于网络抓取，包含影视剧的详细信息，为深入的数据分析提供了基础。
数据字段包括：
- Name（名称）： 电影或剧集的标题。
- Date（日期）： 影视剧的上映或首播日期。
- Rate（评分）： IMDB用户给出的评分。
- Votes（投票数）： 参与评分的用户数量。
- Genre（类型）： 影视剧的类型，如动作、剧情、爱情等，包含多个类型。
- Duration（时长）： 电影或剧集的时长。
- Type（类型）： 影视剧的类型，包括电影（Film）和剧集（Series）。
- Certificate（观众分级）： 影视剧的观众分级，包括TV-Y, TV-Y7, G, TV-G, PG, TV-PG, PG-13, TV-14, R, TV-MA, NC-17，分别对应不同的年龄限制和内容尺度。
- Episodes（剧集集数）： 仅针对剧集，表示剧集的总集数。
- Nudity（裸露程度）、Violence（暴力程度）、Fighting（打斗程度）：衡量影视剧中裸露、暴力、打斗等内容程度的指标。
数据用途概述：
该数据集可用于多种数据分析和研究场景，包括：
- 探索性数据分析（EDA）： 分析不同特征对评分的影响，例如上映日期、类型、时长、观众分级等与评分之间的关系。
- 趋势分析： 研究不同年份、不同类型影视剧的受欢迎程度变化趋势。
- 用户行为分析： 了解用户对不同类型、不同内容的影视剧的喜好。
- 评分预测： 利用回归模型预测影视剧的评分。
- 内容分析： 研究影视剧内容元素（如裸露、暴力、打斗）与评分之间的关联。
- 行业研究： 为影视行业提供数据支持，帮助了解市场趋势、观众偏好等。
