流媒体影视作品分析数据集StreamingMediaFilmAnalysisDataset-sikhanjanaseelan
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 电视剧, 评分, 评论, 流媒体, Netflix, IMDb, Rotten Tomatoes
数据概述：
该数据集包含来自Netflix平台的影视作品信息，记录了电影和电视剧的多项属性和评价数据，旨在为流媒体内容分析提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含了Netflix的发布日期，可用于分析作品在平台上的生命周期。
地理范围：数据涵盖全球范围内的影视作品，并标注了作品在不同国家或地区的可用性。
数据维度：数据集包含“Title”（标题）、“Genre”（类型）、“Tags”（标签）、“Languages”（语言）、“Series or Movie”（剧集或电影）、“Hidden Gem Score”（隐藏宝石分数）、“Country Availability”（国家可用性）、“Runtime”（时长）、“Director”（导演）、“Writer”（编剧）、“Actors”（演员）、“View Rating”（观看评级）、“IMDb Score”（IMDb评分）、“Rotten Tomatoes Score”（烂番茄评分）、“Metacritic Score”（Metacritic评分）、“Awards Received”（获奖数量）、“Awards Nominated For”（提名数量）、“Boxoffice”（票房）、“Release Date”（上映日期）、“Netflix Release Date”（Netflix发布日期）、“Production House”（制作公司）、“Netflix Link”（Netflix链接）、“IMDb Link”（IMDb链接）、“Summary”（剧情简介）、“IMDb Votes”（IMDb投票数）、“Image”（图片）、“Poster”（海报）、“TMDb Trailer”（TMDb预告片）、“Trailer Site”（预告片站点）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为netflix-rotten-tomatoes-metacritic-imdb.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适用于影视作品的深入分析，包括但不限于内容推荐、观众行为研究、评分预测等。
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：适用于电影、电视剧领域的研究，如内容推荐算法、用户偏好分析、评分预测模型等。
行业应用：为流媒体平台、电影制作公司提供数据支持，可用于内容策划、市场分析、用户增长策略制定等。
决策支持：支持内容创作和发布的决策，帮助优化作品选择和推广策略。
教育和培训：作为电影分析、数据科学等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析在影视行业中的应用。
此数据集特别适合用于探索不同类型影视作品的评价差异，分析影响作品受欢迎程度的关键因素，并为流媒体平台的运营提供数据支持。
