流媒体影视作品评价与分析数据集StreamingMediaFilmandTVSeriesEvaluationDataset-meylistoylyyev
数据来源：互联网公开数据
标签：影视作品, 评分数据, 流媒体, 电影, 电视剧, IMDb, 烂番茄, 元数据, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Netflix的影视作品信息，并整合了来自IMDb、烂番茄、Metacritic等平台的评分数据，用于深入分析影视作品的评价与特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某一时间点的数据快照。
地理范围：数据涵盖了Netflix上提供的影视作品，其内容与制作国家/地区分布广泛。
数据维度：数据集包含作品标题、类型、标签、语言、系列或电影标识、隐藏评分、国家可用性、时长、导演、编剧、演员、观看评级、IMDb评分、烂番茄评分、Metacritic评分、获奖情况、提名情况、票房、上映日期、Netflix发布日期、制作公司、Netflix链接、IMDb链接、剧情简介、IMDb投票数、图像、海报、TMDb预告片、预告片网站等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为netflix-rotten-tomatoes-metacritic-imdb1csv，方便进行数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Netflix，并整合了来自多个电影和电视节目评价网站的公开数据，这些数据已进行了整合和结构化处理。
该数据集特别适用于影视作品评价、票房预测、用户偏好分析等领域。
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：适用于影视作品评价与推荐系统、票房预测、内容分析等学术研究，例如基于评分数据的作品质量评估、流媒体平台内容策略分析等。
行业应用：可以为流媒体平台、电影制作公司、内容发行商等提供数据支持，尤其在内容推荐、市场预测、用户行为分析等方面。
决策支持：支持影视作品的投资决策、内容创作、营销策略制定，帮助优化内容运营。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、影视分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解影视作品评价体系和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影视作品的评价指标与市场表现之间的关系，帮助用户构建推荐系统、预测票房、优化内容策略。
