流媒体影视作品评价与分析数据集StreamingMovieandSeriesEvaluationDataset-marufuthesleex
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 电视剧, 评分, 评论, IMDb, 烂番茄, Metacritic, Netflix
数据概述：
该数据集包含来自多个在线电影与电视剧评分网站的数据，记录了Netflix平台上的影视作品的相关信息及其评价指标。主要特征如下：
时间跨度：数据集中影视作品的发布日期和Netflix上线日期不统一，可视为一个跨时间段的影视作品信息集合。
地理范围：数据覆盖范围广泛，包含了来自全球各地的影视作品。
数据维度：数据集包含“Title”（标题）、“Genre”（类型）、“Tags”（标签）、“Languages”（语言）、“Series or Movie”（系列或电影）、“Hidden Gem Score”（隐藏宝石评分）、“Country Availability”（国家可用性）、“Runtime”（运行时长）、“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”（获奖情况）、“Awards Nominated For”（提名情况）、“Boxoffice”（票房）、“Release Date”（上映日期）、“Netflix Release Date”（Netflix上线日期）、“Production House”（制作公司）、“Netflix Link”（Netflix链接）、“IMDb Link”（IMDb链接）、“Summary”（摘要）、“IMDb Votes”（IMDb投票数）、“Image”（图片）、“Poster”（海报）、“TMDb Trailer”（TMDb预告片）、“Trailer Site”（预告片网站）等。
数据格式：CSV格式，文件名为netflix-rotten-tomatoes-metacritic-imdb.csv，方便数据分析与处理。
该数据集适合用于电影和电视剧的评价分析、推荐系统构建、以及市场趋势研究。
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分析、电影市场研究、观众偏好分析等相关领域的学术研究。
行业应用：可以为流媒体平台、电影制作公司提供数据支持，特别是在内容推荐、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、内容规划、以及营销策略的制定。
教育和培训：作为电影研究、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解影视数据分析。
此数据集特别适合用于探索影视作品的评价指标之间的关系、分析不同国家/地区的观众偏好、以及预测影视作品的受欢迎程度，帮助用户实现优化内容推荐、提高市场竞争力等目标。
