Netflix最受欢迎电影与电视剧评分数据集2020-2022-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：Netflix,电影,电视剧,评分,观众评价,数据分析,推荐引擎,流媒体,娱乐趋势,用户偏好
数据概述：
本数据集收录了2020年至2022年期间在Netflix上评分最高的600多部电影和电视剧，涵盖标题、上映年份、年龄分级、片长、类型、制作国家、季数信息（适用于电视剧）、IMDb评分和投票数等关键信息。数据集包含两个文件：raw_titles.csv 和 Best Shows Netflix.csv。raw_titles.csv 提供了全面的数据信息，而 Best Shows Netflix.csv 则聚焦在IMDb评分超过7.5且投票数不少于10,000的高评分作品上。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究与分析场景，包括推荐引擎开发、流行内容趋势分析、观众偏好研究等。研究人员可以利用此数据进行用户行为分析，开发个性化的推荐系统；营销人员可以借此理解目标受众的偏好，优化内容策略；普通用户也可以通过此数据发现更多高质量的电影和电视剧。
举例：
1. 推荐引擎开发：通过分析电影和电视剧的类型、制作国家、年龄分级等特征，可以构建推荐系统，为用户提供个性化的内容推荐。
2. 流行内容趋势分析：研究不同年份、不同类型的电影和电视剧的流行趋势，识别观众偏好的变化。
3. 观众偏好研究：比较不同作品在IMDb上的评分和投票数，分析观众对特定类型内容的偏好，帮助制作方更好地决策内容创作方向。
