IMDBTop250剧集数据集-2023-karkavelrajaj
数据来源：互联网公开数据
标签：IMDB,剧集,评分,排名,影视数据,娱乐,分析,推荐系统
数据概述：
本数据集包含了根据IMDB官网排名的全球前250部剧集的信息。数据集涵盖了剧集的排名、ID、名称、发布年份、IMDB链接、评分、投票人数、认证、时长、类型、演员、导演、编剧、剧情简介以及用户评论等多维度信息。这些数据为剧集分析、用户偏好研究、推荐系统开发提供了丰富的数据资源。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究与分析场景，包括但不限于：
1. 剧集排名分析 - 通过分析剧集排名和评分，研究观众偏好和剧集质量之间的关系。
2. 用户评论分析 - 通过对用户评论的分析，了解观众对剧集的具体看法和情感倾向。
3. 推荐系统开发 - 利用用户评分和评论数据，开发个性化的剧集推荐系统。
4. 影视数据分析 - 研究不同类型剧集的流行趋势和成功因素。
5. 市场调研 - 为影视制作公司提供数据支持，帮助他们了解市场需求，优化剧集内容。
数据字段说明：
- rank：剧集在IMDB上的排名。
- show_id：剧集的唯一标识符。
- title：剧集名称。
- year：剧集的发布年份。
- link：剧集在IMDB上的URL链接。
- imdb_votes：为该剧集评分的投票人数。
- imdb_rating：剧集的IMDB评分。
- certificate：剧集的认证信息（如TV-14, TV-MA等）。
- duration：剧集的时长。
- genre：剧集的类型（如动作、喜剧、科幻等）。
- cast_id：参与演出的演员的ID。
- cast_name：参与演出的演员的姓名。
- director_id：导演的ID。
- director_name：导演的姓名。
- writer_id：编剧的ID。
- writer_name：编剧的姓名。
- storyline：剧集的剧情简介。
- user_id：撰写评论的用户的ID。
- user_name：撰写评论的用户的姓名。
- review_id：评论的唯一标识符。
- review_title：评论的标题。
- review_content：评论的详细内容。
该数据集为影视行业从业者、市场研究者和数据爱好者提供了宝贵的数据支持，助力他们在各个领域进行深入分析和创新应用。
