烂番茄顶级电影评分和技术数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电影评分，观众评价，评论分析，影视行业，观影趋势，票房数据，导演信息，制作技术，电影分类
数据概述
本数据集收录了烂番茄平台上900多部顶级电影的详细信息，包括影评人和观众的评分、票房数据、制作团队、上映日期、时长等技术性信息。每部电影的数据字段涵盖了电影名称、年份、概述、评分（影评人评分与观众评分）、共识性评论、评论总数、评分总数、类型、流派、语言、导演、制片人、编剧、影院上映日期、流媒体上映日期、美国票房总收入、片长、制作公司、声音混音格式、画面长宽比等。数据集提供了全面的电影信息，为研究电影行业趋势、制作技巧、观众偏好等提供了丰富的数据支持。
数据用途概述
该数据集适用于多种场景：
1. 电影推荐系统：利用影评人和观众评分，开发电影推荐应用，为用户提供个性化的观影建议。
2. 影视行业研究：通过对影评人评分、观众评分、票房收入、上映年份等数据的分析，探索电影行业的变化趋势，识别高票房电影的共性特征。
3. 评论情感分析：基于影评人评论，进行情感分析，识别不同流派电影在影评人中的情感倾向，为电影制作和营销提供参考。
4. 教育与培训：数据集可用于影视行业相关的教育课程，帮助学习者理解电影制作、评论分析和市场表现之间的关系。
5. 行业比较分析：通过对比不同类型的电影（如动作片、喜剧片、科幻片等），分析不同流派电影在票房、评分和评论上的表现差异。
举例说明
字段定义如下：
- title：电影名称（字符串类型），例如“阿凡达”、“泰坦尼克号”。
- year：电影上映年份（整数类型），例如“2009”、“1997”。
- synopsis：电影概述（字符串类型），简要介绍电影的主要情节或主题。
- critic_score：影评人评分（整数类型），满分100分，例如“92”、“88”。
- people_score：观众评分（整数类型），满分100分，例如“87”、“91”。
- consensus：影评人对电影的共识性评论（字符串类型），简要总结电影的优缺点。
- total_reviews：影评人评论总数（整数类型），例如“1200”、“850”。
- total_ratings：观众评分总数（整数类型），例如“50000”、“65000”。
- type：电影类型（字符串类型），例如“剧情片”、“纪录片”。
- genre：电影流派（字符串类型），例如“动作片”、“喜剧片”。
- original_language：电影原始语言（字符串类型），例如“英语”、“西班牙语”。
- director：电影导演（字符串类型），例如“詹姆斯·卡梅隆”、“克里斯托弗·诺兰”。
- producer：电影制片人（字符串类型），例如“乔恩·兰道”、“大卫·埃尔利希”。
- writer：电影编剧（字符串类型），例如“詹姆斯·卡梅隆”、“弗兰克·德拉邦特”。
- release_date_(theaters)：影院上映日期（日期类型），例如“2009-12-18”、“1997-12-19”。
- release_date_(streaming)：流媒体上映日期（日期类型），例如“2020-03-31”、“2019-06-01”。
- box_office_(gross_usa)：美国票房总收入（整数类型，单位为美元），例如“2923000000”、“659400000”。
- runtime：电影时长（整数类型，单位为分钟），例如“162”、“194”。
- production_co：电影制作公司（字符串类型），例如“二十世纪福克斯”、“派拉蒙影业”。
- sound_mix：电影的声音混音格式（字符串类型），例如“杜比全景声”、“5.1环绕声”。
- aspect_ratio：电影画面长宽比（字符串类型），例如“2.39:1”、“1.85:1”。
- view_the_collection：电影所属系列的链接（URL类型），例如“https://www.rottentomatoes.com/collections/avengers-movie-collection/”。
- crew：电影制作团队成员列表（字符串类型），包含导演、编剧、演员等信息。
数据价值
该数据集为研究电影行业的动态发展、观众偏好、影评人评价、票房表现等提供了详实的数据支持。无论是电影爱好者、影视行业从业者，还是数据分析师，都可以通过该数据集探索电影行业的多样性和复杂性，为电影创作、营销策略和行业研究提供有价值的参考。
