哪部电影今天看数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐,数据分析,用户偏好,电影信息,电影评分,电影预算,电影收益,电影导演,电影演员
数据概述：
本数据集包含了9,718部电影的详细信息，这些数据来源于The Movie Database (TMDb)，旨在帮助用户根据个人喜好选择电影。数据集涵盖了电影的基本信息、评分、预算、收益、导演、演员和海报链接等多个维度，为电影推荐系统提供了坚实的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于电影推荐系统、用户偏好分析、电影市场研究等多种应用场景。研究人员可以通过数据分析了解用户对不同类型电影的偏好；电影制片商可以利用数据优化电影制作策略；观众可以根据推荐系统找到符合自己心情和口味的电影。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者了解电影数据分析的方法和技巧。
举例：
Movies.csv：包含每部电影的基本信息，如：
- id：电影的唯一标识符
- title：电影标题
- genres：电影的类型列表
- language：电影的主要语言
- user_score：电影的平均用户评分
- runtime_hour：电影时长（小时）
- runtime_min：电影时长（分钟）
- release_date：电影的发行日期
- vote_count：电影获得的总投票数
FilmDetails.csv：提供每部电影的附加信息，包括：
- id：与Movies表对应的唯一标识符
- director：电影导演的名字
- top_billed：电影的主要演员列表
- budget_usd：电影制作预算（美元）
- revenue_usd：电影的总收入（美元）
MoreInfo.csv：包含其他补充信息，如：
- id：与FilmDetails表对应的唯一标识符
- runtime：电影时长格式为“Xh Ym”
- budget：电影预算格式化为带美元符号的字符串（例如：“$20,000,000”）
- revenue：电影收入格式化为带美元符号的字符串（例如：“$28,341,469”）
- film_id：回指FilmDetails表的外键
PosterPath.csv：包含每部电影的视觉媒体链接，如：
- id：与Movies表对应的唯一标识符
- poster_path：电影海报的URL链接
- backdrop_path：电影背景图片的URL链接
结论：
该综合数据集为电影数据爱好者和分析者提供了宝贵的资源。通过数据分析，用户可以更好地了解电影市场和观众偏好，并利用推荐系统优化观影体验。
